TECHNOLOGY AND INFORMATION

JTIE

Palacký University Olomouc Faculty of Education Department of Technology and Information Education 1/2013, Volume 5, Issue 1

Journal of TECHNOLOGY AND INFORMATION

EDUCATION THE JOURNAL IS REGISTERED BY THE MINISTRY OF CULTURE OF THE CZECH REPUBLIC AS MK ČR E 18729.

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

1/2013, Volume5, Issue 1 ISSN 1803-537X

http://jtie.upol.cz

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: PaedDr. PhDr. Jiří Dostál, Ph.D. – Palacký University of 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 and International Society for Engineering Education IGIP Doc. Ing. Jaromír Kijonka, CSc. – VŠB – Technical University in Ostrava Doc. PhDr. Zdeněk Friedman, CSc. – Masaryk University in Brno Doc. Wojciech Walat, Dr. - University of Rzeszów Doc. Ing-Paed. Čestmír Serafín, Dr. – Palacký University in Olomouc Doc. PaedDr. Jozef Pavelka, CSc. – University in Prešov 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. Ján Stebila, PhD. – Matej Bel University Banská Bystrica Ing. Jan Chromý, Ph.D. – Institute of Hospitality Management in Prague Technical Staff: Technical Editor: Mgr. Luděk Kvapil, Ph.D. and Mgr. Josef Minarčík Web Editor: Mgr. Jan Kubrický

All articles are subject of peer-to-peer anonymous review procedure.

© Palacký University in Olomouc

ISSN 1803-537X (print)

ISSN 1803-6805 (on-line) 2



http://jtie.upol.cz

CONTENT THEORETICAL ARTICLES BETÁK, N. – OŽVOLDOVÁ, M. COMPETENCE AS AN OBJECT CATHEGORY AND ACHIEVING EDUCATION RESULTS COMPLEXITY…………………………………………………………………… ÚLOHA KRITICKÉHO MYSLENIA PRI TVORBE OTÁZOK PRI VYUČOVANÍ S VYUŽITÍM HLASOVACIEHO ZARIADENIA

5

LESSNER, D. TEACHING EFFICIENCY OF ALGORITHMS ON CZECH GRAMMAR SCHOOLS. VÝUKA EFEKTIVITY ALGORITMŮ NA GYMNÁZIÍCH

12

SVETSKÝ, Š. THE EXPERIENCE WITH IMPLEMENTATION OF TECHNOLOGY – ENHANCED LEARNING IN TEACHING BACHELORS ……………………………………………….. SKÚSENOSTI S IMPLEMENTÁCIOU TECHNOLOGY – ENHANCED LEARNING VO VÝUČBE BAKALÁROV

21

ŠMELOVÁ, E. PRESCHOOL EDUCATION VERSUS CURRICULAR REFORM ……………………... PŘEDŠKOLNÍ VZDĚLÁVÁNÍ VERSUS KURIKULÁRNÍ REFORMA

31

RESEARCH ARTICLES KUBIATKO, M. THE PERCEPTION AND USING OF ICT IN THE DIFFERENT AGE GROUPS ……. VNÍMANIE A POUŽÍVANIE ICT V RÔZNYCH VEKOVÝCH SKUPINÁCH KRIŠŤÁK, Ľ. – NĚMEC, M. – STEBILA, J. – DANIHELOVÁ, Z. THEORA AND PRACTICE IN THE AREA OF TEACHING AND DEPLOYMENT OF CAD/CAM SYSTEMS ……………………………………………………………………

35

42

MAYEROVÁ, K. – VESELOVSKÁ, M. I. EDUCATIONAL ROBOTICS IN PRIMARY SCHOOL: UNUSUAL METHODS OF EVALUATION ………………………………………………………………………………. 50 I. EDUKAČNÁ ROBOTIKA NA PRVOM STUPNI ZÁKLADNÝCH ŠKÔL: NETRADIČNÉ METÓDY HODNOTENIA FOJTÍK, R. MODERN APPROACHES TO TEACHING PROGRAMMING………………….……… MODERNÍ PŘÍSTUPY K VÝUCE PROGRAMOVÁNÍ NEUMAJER, O CONTINUOUS PROFESSIONAL DEVELOPMENT ORIENTATION IN THE FIELD OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY..………….……….… ZAMĚŘENÍ DALŠÍHO VZDĚLÁVÁNÍ UČITELŮ V OBLASTI ICT

58

63

VANÍČEK, J. COMPUTER SCIENCE TASKS AND TOPICS AS A PART OF ICT CURRICULA IN THE EYES OF PUPILS AND TEACHERS …….…………………………………………… 67 INFORMATICKÉ ÚLOHY A TÉMATA JAKO SOUČÁST KURIKULA ICT V OČÍCH ŽÁKŮ A UČITELŮ

3



http://jtie.upol.cz

BERKI, J STUDY PROGAMS OF TRAINING TEACHERS OF INFORMATICS IN THE CZECH REPUBLIC ………………….…………………………………………………………………. 75 GUJBEROVÁ, M. THE BEBRAS CONTEST IN PRIMARY INFORMATICS ………………………………. 81 iBOBOR V INFORMATICKEJ VÝCHOVE NAGYOVÁ, I. FUNDAMENTAL IDEAS OF INFORMATICS AND THEIR RELATIONSHIP TO DIDACTICS OF INFORMATICS ……………………….…………………………………. ZÁKLADNÍ MYŠLENKY INFORMATIKY A JEJICH VZTAH K DIDAKTICE INFORMATIKY

89

VESELOVSKÁ, M. – MAYEROVÁ, K. ROBORIC KITS IN SECONDARY SCHOOL …………………………….……………… ROBOTICKÉ STAVEBNICE NA 2. STUPNI ZŠ

96

BOOK REVIEWS MUSÍLEK, M. PROJECT SCRATCH ……………………………………………………….……………… PROJEKT SCRATCH

102

OTHER ARTICLES PECINOVSKÝ, R. METHODOLOGY ARCHITECTURE FIRST……………………………………………… METODIKA ARCHITECTURE FIRST

107

JETENSKÝ, P. USING OPEN SOURCE OPENCV LIBRARY FOR PRACTICAL COURSES OF COMPUTER VISION ……………………………………………………………………….. VYUŽITÍ OPEN SOURCE KNIHOVNY OPENCV PRO PRAKTICKÁ CVIČENÍ PŘEDMĚTU POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ

115

4



THEORETICAL

http://jtie.upol.cz ARTICLES

THE ROLE OF CRITICAL THINKING IN QUESTION DESIGNING IN TEACHING WITH STUDENT RESPONSE SYSTEM Norbert BETÁK – Miroslava OŽVOLDOVÁ Abstract: The article presents critical thinking development as one of the key competencies of th 21st Century, which have to be an integral part of education in information society. Asking appropriate questions via the response system is essential to this process, because the questions asked by teachers as well as by students has the possibility to activite thinking processes and thereby promote the development of thinking. We also mentioned about the innovative didactic tools and methods using questioning as the part of their concepts. Key words: critical thinking, questions, response system. ÚLOHA KRITICKÉHO MYSLENIA PRI TVORBE OTÁZOK PRI VYUČOVANÍ S VYUŽITÍM HLASOVACIEHO ZARIADENIA Resumé: Príspevok prezentuje rozvíjanie kritického myslenia, ako jednu z kľúčových kompetencií 21. storočia, ktorá musí byť neoddeliteľnou súčasťou vzdelávania v informačnej spoločnosti. Kladenie vhodných otázok pomocou hlasovacieho zriadenia je základným predpokladom pre tento proces, pretože otázky, tak zo strany učiteľa ako i zo strany študentov môžu spúšťať mnohé myšlienkové procesy a tým podporovať rozvoj myslenia. Stručne zmienime aj o moderných didaktických prostriedkoch a koncepciách využívajúcich kladenie otázok pri svojej činnosti. Klíčová slova: kritické myslenie, otázky, hlasovacie zariadenie. Úlohou učiteľov je podporiť túto stratenú rovnováhu, motivovať a vytvárať tvorivú, aktívnu klímu v triede, v ktorej spoznávanie a budovanie vedomostí prekonáva bariéru – nechuť k učeniu sa. Medzi aktivizujúce vzdelávacie prostriedky patria aj študentské hlasovacie zariadenia (HZ). Práve tie sa môžu použiť nielen ako doplňujúce prostriedky pri testovaní žiackych vedomostí v rôznych fázach vyučovacej jednotky, ale môžu byť aj efektívnym pomocníkom učiteľa permanentne v priebehu vyučovania. Nemôžeme ich však považovať za zázračné didaktické pomôcky. K dosiahnutiu očakávaných pozitívnych efektov totiž vyžadujú aj ovládnutie náležitých didaktických prístupov používania. Ako vždy, mimoriadne dôležitý význam sa priraďuje otázkam položeným v priebehu vyučovania prostredníctvom klikerov, čím učiteľ môže získať okamžitú spätnú väzbu. Dosiahnutie stanovených výchovnovzdelávacích cieľov je totiž podmienené a predurčené správne zostavenými otázkami. V prezentovanej práci sa zaoberáme práve ich podstatou, koncepciou a uvádzame aj príklady, ktoré sa nám osvedčili pri vyučovaní stredoškolskej informatiky a výpočtovej techniky.

1 Úvod Prirodzenou a základnou vlastnosťou človeka je zvedavosť. Zvedavosť nás ženie, aby sme spoznávali stále nové a novšie, teda dokáže nás posunúť vpred. Nie je to inak ani v prípade učenia sa, ktorého proces sa začína až vtedy, keď začíname riešiť určitý problém, hľadáme rôzne spôsoby, argumentujeme, kritizujeme a odpovedáme na otázky, ktoré vyplývajú – alebo aspoň nejakým spôsobom súvisia s našimi potrebami, záujmami. Otázky, bez ohľadu na to, či sa zrodili v nás, alebo pochádzajú z vonkajšieho prostredia, sú teda dôležitým prvkom a podnecujúcou iskrou k hľadaniu odpovedí, teda k spoznávaniu a vzdelávaniu sa. Základným predpokladom je však nastolenie otázok motivujúcich, ktoré budia patričný záujem o riešenie problematiky. V rannom detskom veku je takáto zvedavosť prirodzená. Dieťa, totiž cíti akési vnútorné potreby a tým aj nutkanie aby sa oboznámilo so svetom, ktorý sa rozprestiera okolo neho, aby začalo chodiť, aby začalo komunikovať, atď. To všetko sa deje veľmi efektívne v prostredí, ktoré mu je prirodzene blízke a o to ťažšie vo vytvorenom umelom vzdelávacom systéme. Postupom času však táto zvedavosť a zanietenosť žiaka ubúda, čím sa vytvorí bariéra pre ďalšie vzdelávanie.

5



http://jtie.upol.cz

čias získa určitú spôsobilosť a gramotnosť na výkon takýchto úkonov. Dôležité teda je podporovať a rozvíjať aktívne rozmýšľanie u žiakov. Pozornosť spoločnosti a odborníkov sa sústreďuje veľakrát práve na podstatu kritického myslenia. Tento spôsob rozmýšľania sa od iných druhov myslenia líši v mnohých bodoch. Predstavuje istý spôsob uvažovania, ktorý si vyžaduje oveľa náročnejšiu mentálnu aktivitu, než samotné memorovanie, alebo iné, bežné spôsoby rozmýšľania. Cieľom výchovy ku kritickému mysleniu, podľa Švarcovej [13] by mala byť osobnosť, ktorá sa dokáže komplexne orientovať vo svete i v spoločnosti, dokáže nájsť pre seba dôležité informácie, kriticky zhodnotiť ich kvalitu a účelne a účinne tieto informácie využívať pri vyriešení problémov. David Klooster [9] definuje podstatu kritického myslenia v piatich bodoch:  Kritické myslenie je nezávislé myslenie;  Získanie informácií je východiskom, v žiadnom prípade nesmie sa stať cieľom kritického myslenia;  Kritické myslenie začína otázkami a problémami, ktoré sa majú riešiť;  Kritické myslenie pachtí po rozumných argumentoch;  Kritické myslenie je myslením v spoločnosti. Ak hovoríme o rozvíjaní kritického myslenia vo výchovno-vzdelávacom procese, rozumieme tým „schopnosť posúdiť nové informácie, pozorne a kriticky ich skúmať z viacerých perspektív, tvoriť si úsudky o ich vierohodnosti a hodnote, posúdiť význam nových myšlienok, informácií pre svoje vlastné potreby“ [6]. Veľmi účinným spôsobom rozvoja kritického myslenia je kladenie otázok. Správne položené otázky predstavujú základ pre vznik prínosnej diskusie, ktorá môže takto predstavovať rámec vyučovacej hodiny. Na druhej strane, nesprávne a nekonštruktívne otázky nevyvolávajú žiadne rozmýšľanie, veľakrát slúžia iba k tomu aby „prinútili“ žiaka k recitácii učiva, čím sa v ňom môže vyvolávať pocit, že rozmýšľanie je zbytočné a nezaslúži si teda žiadnu námahu. Podnecujúce otázky zvyšujú stupeň rozmýšľania u žiakov a zároveň ich upevňujú aj v tom, že ich vlastné rozmýšľanie a bádanie je mimoriadne dôležité a cenné. Viesť žiaka ku kritickému štýlu rozmýšľania (a niekedy aj k rozmýšľaniu vôbec) nie je jednoduché a vyžaduje neustálu prax a inováciu, avšak dosiahnuteľné nasmerovanie žiakov k využívaniu vyšších kognitívnych funkcií

2 Podstata tvorby otázok pri rozvíjaní kritického myslenia K najvýstižnejším vysvetleniam opisujúcim úlohu a podstatu otázok patrí formulácia Paula a kol. [10], podľa ktorého ozajstné rozmýšľanie nastáva až vtedy, keď sa objavia otázky vyžadujúce hľadanie adekvátnych odpovedí a teda vôbec nie vo chvíli vyslovenia týchto odpovedí a zistení. Proces hľadania, bádania a konečného nájdenia určitého riešenia je teda dôležitejší, než získanie hotových informácií bez predchádzajúcej námahy, ktoré môže viesť práve k opačnému efektu, teda k deaktivovaniu rozmýšľania. Študent sa tak môže stať úložiskom údajov a informácií a nie bytosťou, ktorá dokáže samostatne myslieť, tvoriť. Takúto situáciu by sme nemali pripustiť. Je dôležité si uvedomiť, že v prípade, keď študentom nevytvoríme priestor, aby svojim vlastným úsilím sa dopracovali k riešeniu určitej spornej otázky, aby narážali na problém, ktorým sa vyvolá ďalšia otázka na odpovedanie, tak im bránime v tom, aby rozmýšľali, analyzovali a syntetizovali. Výchova k premýšľaniu patrí k najdôležitejším posolstvám školy. Úlohou školy 21. storočia je vyzbrojiť žiakov a študentov takými schopnosťami a kompetenciami, ktoré im budú v budúcnosti slúžiť k vlastnému prospievaniu v osobnom, či profesionálnom živote. Je dobre známa skutočnosť o prudkom náraste nových informácií, ktoré nie je možné – a ani potrebné – všetky prijať, alebo sa naučiť. Výskumy na Kalifornskej univerzity ukazujú, že za 28 rokov (1980-2008) sa zvýšilo počet prijatých informácií o 350 % [3]. Priemerný človek (v USA) sa denne stretne s informáciami veľkosti približne 34 GB. Je to obrovské množstvo a poskytuje výnimočný potenciál a možnosti pre človeka, ktorý si osvojil, ako ich spracovať. Čoraz častejšie pri riešení podstaty a primárnej línie vzdelávania sa na všetkých typoch škôl (materských, základných, stredných i vysokých) zdôrazňuje, že tvorivosť, logické a kritické myslenie je v praktickom živote oveľa dôležitejšie ako namemorované znalosti, alebo zbehlosť v riešení rutinných úloh. Súčasný moderný svet, v ktorom nás obklopuje množstvo rôznych informácií, potrebuje ľudí, ktorí dokážu analyzovať, pochopiť a pracovať s informáciami, na základe nich pristúpiť k riešeniu najrozličnejších neštandardných problémov a situácií, vytvoriť si tým vlastný úsudok, vedúci k tvorivej a užitočnej práci. To všetko je však predstaviteľné až vtedy, keď mladý človek ešte počas svojich školských

6


je veľmi lákavé. V mnohých prípadoch však nie je možné predchádzať memorovaniu určitých faktov a pojmov. Tie totiž môžu byť veľmi prínosné pre ďalšie dôslednejšie a hlbšie premýšľanie. Je však v učiteľských rukách, aby sme u žiakov nepreferovali naučenie sa len faktických informácii, ale podporovali integrovanie, analýzu a cieľavedomé zužitkovanie vedomostí, ktoré sa tak stávajú skutočne cennými.


http://jtie.upol.cz

vyznačuje tým, že potrebuje byť informovaná o svojej pravde/nepravde veľmi rýchlo. Žiada čo najrýchlejšiu spätnú väzbu od učiteľa, či prostredia a preto okamžité vyhodnotenie správnosti odpovedí prislúcha aj študentom, čo HZ práve umožňuje. Pri využívaní HZ vo vyučovaní je veľmi dôležitá skladba položených otázok. Tvorba správnych otázok nie je jednoduchá záležitosť a vyžaduje náležitú pozornosť, dôslednosť a čas na prípravu. Otázky položené pri hlasovaní by sa mali totiž líšiť od tých, ktoré sa používajú pri rôznych vedomostných testoch, alebo iných písomných previerkach. Úspech pri využívaní HZ vo vyučovaní sa totiž dosahuje práve otázkami podnetnými a zaujímavými. Keď žiaci nie sú zvedaví na správne odpovede, tak sa nenamáhajú, aby začali rozmýšľať nad problémom, nebudú cítiť potrebu hlasovania a vyjadrenia si svojich vlastných názorov, resp. nebudú zvedaví ani na názory a postoje iných spolužiakov. Tým sa stráca celá podstata vyučovania prostredníctvom HZ, ktoré sa takto dostanú do roly testujúceho automatu. Preto je nevyhnutné byť dôsledný pri príprave otázok, venovať im dostatok času a pozornosti, ktoré sa nám takto odvďačia pocitom úspechu a radosti z vyučovania. Stupeň náročnosti otázok je faktorom, ktorý okrem iných výrazne ovplyvňuje vedomosti žiakov. Keď sa totiž položia príliš ľahké otázky, ktoré nevyžadujú zvláštne kognitívne schopnosti, môžeme vyvolať v našich žiakoch uspokojenie so svojou úrovňou, nebudú sa aktivovať vyššie vedomostné schopnosti a môžu si pomyslieť, že všetko potrebné sa už naučili, osvojili. Prehnane ťažké otázky taktiež nemusia vždy viesť ku hlbšiemu premýšľaniu a tým aj k lepšiemu pochopeniu učiva. Ba dokonca môžu byť príčinou aj k zníženiu sebavedomia, vyvolaniu pocitu menejcennosti, úzkosti, atď. Harmónia aj v tomto smere prináša najlepšie možné riešenie, totiž práve kombinovaním a striedaním náročnejších otázok s menej náročnejšími sa eliminujú prechádzajúce nežiaduce účinky.

3 Hlasovacie zariadenie (HZ) ako hardware pre kladenie otázok Hlasovacie systémy môžu slúžiť ako mimoriadne užitočný nástroj pri tvorbe aktívneho vzdelávacieho prostredia podporujúceho rozvíjanie kritického myslenia. Môžu sa používať rôznymi spôsobmi, v rôznych fázach vyučovacej jednotky. Konkrétna metodika implementácie by mala vychádzať z daných výchovnovzdelávacích cieľov. Na základe našich doteraz získaných skúseností preferujeme permanentnú prítomnosť HZ na vyučovacích hodinách, v ktorom predstavujú dominantnú didaktickú techniku v triede, o ktorú sa opiera konštrukcia a celý priebeh vyučovacej hodiny. K najväčším ich prínosom patrí, že sú vhodné na získanie okamžitej spätnej väzby o osvojení si a porozumení daného učiva, od každého jedného žiaka naraz v rovnakom čase. Vytvára sa tak možnosť okamžitej spätnej reakcie učiteľa na prípadne nezrovnalosti a miskoncepcie vo vedomostiach. Zásada spätnej väzby je jednou zo základných požiadaviek na vyučovací proces. Neustály kontakt učiteľa so študentmi je taktiež mimoriadne dôležitý, jednak kvôli získaniu informácií o tom, či vôbec pochopili dané učivo, ale aj kvôli udržiavaniu ich pozornosti. Kliker, ako jeden z prostriedkov IKT, môže mať silno motivujúce účinky, podnecujúce študentov k väčšiemu spolupodieľaniu sa na vyučovacích hodinách. Stevens [12] už v roku 1912 vo svojom výskume zistil, že až 64 % z celkového času vyučovacej jednotky je venované rozprávaniu učiteľa a iba v zostávajúcich 36 % - sa môžu prejaviť aj žiaci. Mnohé novšie výskumy dokazujú, že tento stav sa radikálne nezlepšil a participovanosť žiakov na vyučovaní je stále nízka a nedostačujúca. Pomocou klikerov je možné cielené a frekventované zapojenie žiakov, ktoré prináša mnohé pozitíva. Medzi ďalšie prínosy HZ z hľadiska učiteľa patrí, že získané hlasy - odpovede sa vyhodnocujú okamžite, nie je potrebné teda dlhotrvajúce opravovanie testov. Súčasná mladá generácia, okrem iných, sa

4 Didaktické metódy pri kladení otázok Existuje mnoho pedagogických prístupov, ktoré kladenie otázok považujú za svoj kľúčový element, alebo prinajmenšom otázkam priraďujú mimoriadny pedagogický význam. Nemožno nespomenúť jednu z najstarších - Sokratovskú metódu a najnovšiu, výskumne-ladenú koncepciu (Inquiry-based Learning), alebo Callanovu metódu osvedčenú pri jazykovej príprave.

7


V ďalšej časti článku predstavíme dva didaktické modely využívajúce kladenie otázok prostredníctvom hlasovacieho zariadenia: „Peer Instruction“ (PI) a „Question Driven Instruction“ (QDI).

Tab. 1 Aktivity pri „Peer Instruction“

Položenie otázky učiteľom Uvažovanie študentov nad otázkou Individuálne hlasovanie študentov Diskusia študentov o odpovediach Ďalšie hlasovanie študentov Spätná väzba pre učiteľa: zoznam odpovedí

Objasnenie správnych odpovedí

http://jtie.upol.cz

4.2 Metóda QDI – Question Driven Instruction Základy QDI sú v mnohých bodoch podobné PI metóde. QDI predstavuje aktívnu formu vzdelávania prostredníctvom hlasovacieho zariadenia. Jej vznik sa spája opäť s kolektívom fyzikov na čele s Ianom Beatty z University of Massachusetts [1]. Metóda QDI vychádza zo štyroch charakteristík efektívneho vzdelávacieho prostredia: zamerania na študujúceho, vedomosti, hodnotenie a komunity, ktoré prezentuje monografia „How people learn“ [4]. Od predchádzajúceho princípu sa líši hlavne v tom, že metóda PI vkladá otázky (vo forme konceptestov) priebežne do obsahu lekcie a tým obohatí a privádza k hlbšiemu pochopeniu učiva. Metóda QDI používa výlučne iba otázky – položí ich na začiatku a potom pokračuje s ďalšou a ďalšou, čiže vyučovanie je sústredené do dotazov (použijú sa iba krátke vysvetlenia tzv. mikrolekcie). Celá koncepcia pomocou tzv. cyklu otázok je znázornená na Obr. 1, tak ako ju prezentoval autor [1]. Priebeh vyučovacej jednotky sleduje kolobeh cyklu otázok tak, že začína položením otázky /nastolením problematiky, zvyčajne bez predchádzajúceho priblíženia témy/. Následne pokračuje umožnením skupinovej diskusie, v ktorej si študenti môžu spoločnou silou sa prepracovať až k riešeniu. Ďalším krokom je hlasovanie pomocou HZ, po ktorom dochádza k prezentovaniu histogramu s jednotlivými hlasmi, avšak ešte bez poukázania na správnu odpoveď. Študenti na základe výsledkov analyzujú histogram, hľadajú príčiny voľby jednotlivých možných odpovedí, argumentujú za, alebo proti vysvetleniu podaných svojimi spolužiakmi, až kým nevznikne výsledná konklúzia. Učiteľ pri tejto fáze môže ujasniť určité pojmy a fakty, môže zrealizovať tzv. „minilekciu“ z danej problematiky s cieľom navodenia svojich študentov smerom k správnemu riešeniu. Takýto cyklus sa zvyčajne, podľa Beattyho zopakuje tri až štyrikrát za päťdesiat minútovú lekciu.

4.1 Metóda Peer Instrution Metóda Peer Instruction je interaktívna forma vzdelávania, vyvinutá harvardským profesorom fyziky a vedcom Erikom Mazurom [10]. Prvýkrát bola implementovaná do vyučovania fyziky na Harvard University za cieľom zvyšovania vedomostnej úrovne študentov z oblasti fyziky a tým aj k dosiahnutiu lepších výsledkoch na rôznych skúškach a previerkach, vrátane konceptuálneho testu FCI (Force Concept Inventory – Súpis k pojmu sila), ktorý v súčasnosti patrí k najviac vedecky preskúmaným a používaným testom na svete [8]. Neskrývaným zámerom bolo, okrem iných, aj zvyšovanie klesajúceho záujmu študentov o prírodovedné vzdelávanie. Od jej vzniku, t.j. od začiatkov deväťdesiatych rokov, bola PI metóda už mnohokrát predmetom rôznych pedagogických výskumov. Na základe veľmi priaznivých výsledkov sa stala široko uznávanou a zavedenou aj v rámci vyučovania iných predmetov. Zaužívaným pojmom v prípade vyučovania metódou PI sa stal pojem „konceptest“, ktorý prezentuje formu otázok a je zameraný na prehĺbenie a poopravenie miskoncepcií niektorých základných pojmov a princípov, vyplývajúcich z daného učiva. Tieto otázky sú vlastne hybnou silou a patria k najdôležitejšej časti vyučovania. Aktivity pri PI metóde [10] prezentuje tab. 1.

Aktivita


Ćas aktivity [minúta] 1 1-2 2-4

2 až viac

8



http://jtie.upol.cz

otázok. Znázornenie pôvodnej a revidovanej Bloomovej taxonómie prezentuje Obr. 2.

Obr.1 Koncepcia QDI -podľa Ian D. Beatty [1]

5 Formulácia otázok kladených počas vyučovacieho procesu Pri rozvíjaní myslenia žiakov má typ otázky dominantnú úlohu. Správne vytvorené a nastolené otázky majú viesť študentov k aktivite, premýšľaniu a k činnosti. Napriek tomu vo väčšine prípadov, ako to dokazujú rôzne výskumy, kladenie otázok vo vyučovaní zohráva inú rolu a nedokáže plniť predchádzajúce očakávania. Veľmi často sa totiž pýtame študentov faktografické otázky s úmyslom zistiť, či sa naučili preberanú učebnú látku, Tento typ otázok však vyžaduje len nižšiu úroveň poznania. Otázky takého charakteru nevedú študentov k rozvíjaniu myslenia vyšších radov, ale iba k preskúšaniu povrchnej vedomostnej vybavenosti, ktorá však je nepostačujúca k riešeniu zložitejších úloh. Na základe sledovania rozvoja jednotlivých úrovní kognitívneho rozvoja prostredníctvom kladenia otázok vzniklo viacero taxonómií, najznámejšia je Bloomova, z nej vychádza Revidovaná Bloomova taxonómia, resp. Sandersova taxonómia [14]. Zhodné pri rôznych deleniach otázok je prísna kategorizácia na jednotlivé úrovne, na základe toho, či vyžadujú myslenie nižšieho alebo vyššieho rádu. Fischer [6] napríklad rozdelil otázky do dvoch veľkých skupín podľa toho, či vedú žiaka/študenta k premýšľaniu (rozvíjajú myslenie vyššieho rádu) alebo len k vybavovaniu znalostí (rozvíjajú myslenie nižšieho rádu). V oblasti poznávacích cieľov rozlíšil B. S. Bloom (1956) šesť základných úrovní v poradí: 1. vedomosti (znalosti), 2. pochopenie (porozumenie), 3. aplikácia, 4. analýza, 5. syntéza a 6. evaluácia. Novšia revidovaná taxonómia už spomína dve dimenzie (oproti pôvodnej jednej), je rozsiahlejšia a podľa Valenta [14] sa stala konzistentnejšou so spôsobom vymedzovania

Obr. 2 Bloomova taxonómia [12]

6 PI v predmete informatika V rámci dizertačnej práce sme sa zamerali na pedagogický výskum, ktorého jedným z cieľov je získanie pohľadu na prínosy a možnosti implementácie HZ do vyučovania predmetu informatika. Pri výučbe vychádzame z metodiky PI, ktorú dotvárame ďalšími prvkami na základe vlastných skúseností. Počas vyučovacích hodín kladieme žiakom otázky, na ktoré odpovedajú pomocou svojich HZ. Dôležitou súčasťou moderného vzdelávania je okamžitá spätná väzba medzi učiteľom a prijímateľom informácií [2]. Napriek tomu, že otázkam konceptuálnym priraďujeme zvláštnu a väčšiu pozornosť (Obr. 3, Obr. 4), priebežne položíme študentom aj otázky, ktoré vyžadujú síce len nižšie kognitívne schopnosti, avšak kvôli napredovaniu pri rozvoji vedomostnej úrovne sú nevyhnutné (Obr. 5). Našim ďalším zámerom je, aby sme vytvorili súbor otázok, podľa platných Štátnych vzdelávacích programov (ŠVP) pre daný stupeň vzdelávania, ktorý následne bude použiteľný aj pre ostatných učiteľov predmetu informatika. K dispozícii máme 45 počítačov, ktoré treba zapojiť do siete. Užívatelia budú osoby s potrebnou IT kvalifikáciou, avšak nie je prvotne dôležitá bezpečnosť prostredia. Akú PC topológiu je najvhodnejšie použiť? a) Workgroup (PEER-TO-PEER) b) Domain (KLINET-SERVER) c) Mash (sieťová) topológiu d)Obr.Ani jednu zkonceptuálnej možností otázky 3 Príklad

9



http://jtie.upol.cz

http://www.colorado.edu/MCDB/MCDB6440/Be atty2006qdi.pdf [2] BETÁK, N., OŽVOLDOVÁ, M.: EHLASOVANIE – komplexná stratégia pre vzdelávanie digitálnej mládeže (E-VOTING – a comprehensive strategy for the training of the digital youth) In: Acta Facultatis Paedagogicae Universitatis Tyrnaviensis. Ročník 16, - Trnava : Trnavská univerzita, Pedagogická fakulta, 2012. ISBN 978-80-8082-585-0. - online, s. 3- 12. doc. RNDr. Mária Lucká, PhD. [3] BOHN, E. R. a SHORT E. J. How Much Information?: Report On American Consumers. 2009. vyd. San Diego: University of California. Dostupné z: http://hmi.ucsd.edu/pdf/HMI_2009_ ConsumerReport_Dec9_2009.pdf [4] BRANSFORD, J. How people learn: brain, mind, experience, and school. Expanded ed. Washington, D.C.: National Academy Press, c2000, x, 374 p. ISBN 03-090-7036-8. [5] DVORSKÝ, M. Využitie metód kritického myslenia na hodinách slovenského jazyka a literatúry. Prešov: MPC, 2009. Dostupné z: http://www.statpedu.sk/files/documents/sutaze/pe dagogicke/pedagogicke_citanie_dvorsky.pdf [6] FISCHER, R.: Učíme děti myslet a učit se. Praha:Portál, 2011. ISBN 978-80-262-0043-7. [7] GRECMANOVÁ, H.,URBANOVSKÁ E. a NOVOTNÝ P. Podporujeme aktivní myšlení a samostatné učení žáků. Vyd. 1. Olomouc: Hanex, 2000, 159 s. Edukace. ISBN 80-857-8328-2. [8] HALLOUN, I., R. HAKE, E. MOSCA a D. HESTENES. Force Concept Inventory (FCI). 1995. Workshop Modeling Project. Dostupné z: http://modeling.la.asu.edu/modeling/R&E/R esearch.html [9] KLOOSTER, D. What is Critical Thinking and How Can We Teach It?. 2010. Dostupné z: http://www.criticalthinkingblog.org/wpcontent/uploads/2010/12/What_is_Critical_Think ing_and_How_Can_We_Teach_It1.pdf [10] MAZUR, E. Peer instruction: a user's manual. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, c1997, xv, 253 p. ISBN 01-356-5441-6. [11] PAUL, R. Critical thinking handbook--high school: a guide for redesigning instruction. Rohnert Park, CA: Center for Critical Thinking and Moral Critique, Sonoma State University, c1989, iii, 416 p. ISBN 09-445-8303-2. [12] STEVENS, R. The Question As a Measure of Efficiency in Instruction. New York: General Books, 2010. ISBN 9781154825398. [13] ŠVARCOVÁ, E. Výchova ke kritickému myšlení. s. 6. Dostupné z:

Máme PC s operačným systémom OEM MS WIN7 Home Premium 64-bit SK. Rozhodli sme sa, že si vymeníme základnú dosku. Ktoré z tvrdení bude pravdivé? a) Po výmene môžeme používať pôvodný OS. b) Po výmene musíme preinštalovať OS, ale aktivovať nemusíme. c) Po výmene musíme aktivovať pôvodný OS. d) Pri tomto systéme nie je možná dosky. Obr.výmena 4 Príklad konceptuálnej otázky e) Mash (sieťová) topológiu f) Ani jednu z možností Byte sa skladá z ........ bitov. a) 2 b) 4 c) 8 d) 10 e) Ani jedna z možností Obr. 5 Príklad faktografickej otázky

7 Záver V práci sme sa zamerali na podstatu správne položených otázok počas vyučovania informatiky na strednej škole prostredníctvom HZ, so zreteľom na rozvoj kritického myslenia a ďalších vyšších kognitívnych funkcií. Práve tie totiž majú mimoriadny význam pre vzdelávanie súčasnej digitálnej generácie, pre ktorého sa zdá byť užitočnejším práve schopnosť správnej interpretácie a narábania s informáciami, než samotné vybavenie pamäti faktografickými poznatkami. Priraďujeme zvláštny význam používaniu nástrojov IKT vo vyučovaní, obzvlášť používaniu hlasovacích systémov, ktoré sa nám osvedčujú vo výučbe informatiky na strednej škole. Ako naše nadobudnuté skúsenosti ukazujú, tie však vyžadujú náležité didaktické pozadie k používaniu, ktorého najdôležitejšiu časť možno tvoria práve vhodne nastolené, napredujúce a rozvíjajúce otázky. HZ spolu s vhodným používaním v rámci PI metódy tak prispieva nielen k atraktívnejšej pracovnej klíme v triede, ale i zvyšovaniu vedomostí žiakov, čo je predmetov práve prebiehajúceho výskumu. 8 Literatura [1] BEATTY, D. Ian. Question Driven Instruction: Teaching Science Well With An Audience Response System. s. 19. Dostupné z:

10



http://jtie.upol.cz

http://kdem.vse.cz/resources/relik10/PDFucastnic i/Svarcova.pdf [14] VALENT, M. Taxonómia vzdelávacích cieľov v novom šate. Pedagogické rozhľady. 2007, roč. 16, č. 5. doc. RNDr. Miroslava Ožvoldová, CSc. Katedra fyziky Pedagogická fakulta TU v Trnave Priemyselná 4 918 43 Trnava, SK & Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky, Zlín, CZ Tel.: +421 335514618 E-mail: [email protected], [email protected]

Ing. Norbert Beták Katedra techniky a informačných technológií Pedagogická fakulta UKF Dražovská cesta 4 949 74 Nitra, SK & Spojená škola Komárňanská 28, 940 75 Nové Zámky, SK Tel.: +421 356418256 E-mail: [email protected]

11



THEORETICAL


TEACHING EFFICIENCY OF ALGORITHMS ON CZECH GRAMMAR SCHOOLS Daniel LESSNER Abstract: The contribution introduces partial results of experimental computer science education on Czech grammar schools (general secondary education, students are 15–19 years old). Informatics on our grammar schools aims on user skills and misses the scientific aspects, while computer science seems to be promising regarding main educational goals on grammar schools, mainly the key competence to solve problems. Our research is based on the idea of teaching computer science on par with traditional science subjects, such as physics or biology. We have developed an experimental course program and tested it on a group of grammar school students in Prague. In this contribution we describe the Efficiency chapter and its educational results. If the educational goals are set appropriately, even this abstract and demanding topic can be included into grammar school curriculum. Key words: computer science, algorithm complexity, experimental teaching. VÝUKA EFEKTIVITY ALGORITMŮ NA GYMNÁZIÍCH Resumé: Příspěvek uvádí dílčí výsledky experimentální výuky informatiky na gymnáziích. Výuka informatiky na gymnáziích se zaměřuje především na uživatelské dovednosti a pomíjí vědní stránku informatiky. Přitom z hlediska cílů gymnaziálního vzdělávání se informatika jeví jako slibná oblast, především v souvislosti s klíčovou kompetencí k řešení problémů. Náš výzkum vychází z představy výuky informatiky jako vědecké disciplíny vedle ostatních tradičních vědních předmětů, jako jsou fyzika nebo biologie. Sestavili jsme odpovídající program výuky a otestovali ho na skupině žáků jednoho pražského gymnázia. V tomto příspěvku uvádíme podrobnější popis modulu zaměřeného na problematiku efektivity a výsledky jeho výuky. Ukazuje se, že při vhodném nastavení vzdělávacích cílů je možné i toto poměrně abstraktní a náročné téma do gymnaziální výuky úspěšně zařadit. Klíčová slova: teoretická informatika, složitost algoritmů, experimentální výuka. Východiskem našeho výzkumu je idea gymnaziální informatiky jako předmětu rovnocenného s již tradičními přírodními vědami, nikoliv s tělesnou výchovou. Smyslem její výuky je tedy seznámení se základními pojmy, typickými problémy, metodami jejich řešení, fundamentálními výsledky a v neposlední řadě s jejich dopady mimo obor. Pohled do zahraničí ukáže, že máme kde se inspirovat. Od konce devadesátých let funguje výuka informatiky na Izraelských středních školách (4, 5). Naopak čerstvý vývoj můžeme sledovat na Novém Zélandu (6) a ve Spojeném Království (7). Komplexní osnovy pro primární a sekundární všeobecné vzdělávání vypracoval tým ACM (8). Poměrně aktuální přehled o situaci v světě podávají reference v článku (9). Cílem našeho výzkumu je zodpovědět otázky, které z uvedené ideje plynou, především tedy: Je to možné? A dále: Může to být k něčemu dobré? Abychom na tyto otázky mohli odpovědět, sestavili jsme program výuky úvodu

1 Úvod Pojetí výuky související s počítači v Rámcovém vzdělávacím programu (RVP) pro gymnázia (1) ve vzdělávacím oboru Informatika a informační a komunikační technologie nešťastně směšuje uživatelské dovednosti s informatikou jako vědním oborem (2). Další nepříjemností, zvláště s ohledem na neukotvenost oboru, jsou nejasné či zavádějící formulace v popisu vzdělávací oblasti. Z hlediska tohoto příspěvku je poměrně palčivé například uvedené pojetí informatiky jako vědního oboru (RVP, str. 63): „V rámci oblasti Informatika a ICT se žák seznámí se základy informatiky jako vědního oboru, který studuje výpočetní a informační procesy z hlediska používaného hardwaru i softwaru,“ Další zvláštnosti vyniknou zejména při srovnání s anglickou verzí RVP (3). Naznačené problémy se pochopitelně promítají i do výuky (tím spíš, že oblast není historicky ukotvena).

12



http://jtie.upol.cz

kterým je výuka efektivity. Podrobnosti o plánu výuky a prvních výsledcích byly publikovány v (10). Vzdělávací cíle naší výuky vycházejí z cílů gymnaziálního vzdělávání uvedených v RVP a z představy informatiky v postavení odpovídajícím ostatním přírodním vědám. Výuka má tedy jednak vést k rozvoji klíčových kompetencí (v našem případě nejvýrazněji kompetence k řešení problémů a komunikační) a jednak seznámit žáky s informatikou jako vědou. Vazba na vzdělávací cíle českých gymnázií a komplexnost zpracování jsou zásadními důvody pro vytvoření vlastní koncepce. Podpůrné materiály a programy sice k dispozici jsou, ale zpravidla se zaměřují na nadané studenty a na určité dílčí téma, aniž by poskytly ucelený přehled o oboru. S oblastí ICT se naše výuka prolíná stejně, jako by tomu mělo být v ostatních předmětech. Technika je zapojena jako přirozená součást světa: elektronická komunikace je považována za běžnou dovednost, stejně jako zpracování většího množství dat pomocí tabulkového procesoru. ICT používáme, kdykoliv je to v dané situaci účelné. Vzdělávacích cílů přímo souvisejících s ICT je ovšem poměrně málo (práce s editorem grafů, práce s nějakým programovacím prostředím apod.), což vyplývá z východisek naší práce. Důležitou otázkou je zahrnutí programování. Je to obvyklá součást výuky volitelné „pokročilé“ informatiky, leckdy je obojí ztotožňováno. Programování jako takové (vývoj softwaru, popř. zápis algoritmů) ale na gymnáziu těžko obstojí v roli vzdělávacího cíle. Tímto cílem může být kultivace myšlení, rozvoj schopnosti systematicky analyzovat a řešit problémy, nikoliv znalost konkrétního programovacího jazyka. Na základě dostupné literatury, např. (11), a vlastní zkušenosti jsme usoudili, že výuka programování se vzhledem k našim hlavním cílům (rozvoj klíčových kompetencí a úvod do informatiky) nevyplatí. Ovládnout programování na dostatečné úrovni k tomu, aby bylo nápomocné pro dosahování těchto cílů, by zabralo neúměrně mnoho času. S programováním se žáci během výuky setkají, neklademe si ale za cíl je programování naučit. Program výuky jsme samozřejmě sestavili proto, abychom ho mohli vyzkoušet v praxi. K tomu bylo třeba přihlédnout při návrhu jeho struktury. Rozhodli jsme se optimisticky předpokládat jeden školní rok výuky a dvě vyučovací hodiny týdně. Učivo jsme rozdělili

do informatiky v rozsahu dvou vyučovacích hodin týdně po dobu jednoho školního roku. „Počítače“ se při takové výuce neučí o nic více (ale ani o nic méně) než při výuce ostatních předmětů. Žáci se pochopitelně dozvědí leccos o tom, jak počítače fungují — podobně jako se dozvědí ve fyzice, jak funguje jaderná elektrárna nebo spalovací motor. V první části příspěvku blíže představíme uvedené pojetí a uvedeme některé důsledky pro sestavování pilotního programu pro takový předmět. Už při volbě cílů se odlišíme od univerzitního pojetí oboru, ale částečně i od pojetí ostatních gymnaziálních předmětů. Chybějící tradici informatiky na středoškolské úrovni zde vnímáme jako výhodu. Jednotlivá probíraná témata krátce popíšeme. Ve druhé části příspěvku blíže představíme výuku efektivity algoritmů, která na gymnáziu představuje složitost – klasickou partii teoretické informatiky. Gymnazista by si patrně měl být vědom jejích hlavních výsledků. Při uzpůsobení učiva podmínkám gymnázií ale musí dojít k zásadním úpravám. Motivací pro dané téma je potřeba porovnávat algoritmy mezi sebou a předvídat jejich použitelnost. Asymptotická složitost sama o sobě ale nemůže být hlavním nástrojem. Žákům chybí potřebný matematický aparát, navíc v gymnaziálním, tedy všeobecném kontextu jsou důležité i další souvislosti. V běžném životě záleží i na konstantách, při porovnávání algoritmů pak bereme v úvahu i mnoho dalších kritérií kromě spotřebovaného času. Dále, převoditelnost úlohy je příliš abstraktní koncept na to, aby bylo možné zavést pojem NP-úplnosti. Na druhou stranu, žák by měl vědět o existenci problémů, které jsou ve větším měřítku neřešitelné. V příspěvku popíšeme posuny ve výukových cílech a z nich vyplývající rozhodnutí o rozsahu učiva. V závěru příspěvku uvedeme a zhodnotíme poznatky a zkušenosti s danou kapitolou získané při experimentální výuce informatiky podle vyvinutého plánu v minulém školním roce. 2 Program výuky Smyslem celé naší práce je prozkoumat možnost a případné přínosy výuky informatiky na gymnáziích a poskytnout tak podklady pro případné budoucí diskuse o tomto tématu. Za tímto účelem jsme sestavili příslušný výukový program k otestování a zjištění potřebných výsledků. V této části program popíšeme a poskytneme tak kontext pro jádro příspěvku,

13


do tematických bloků, každý má trvat přibližně měsíc. Doba trvání se přizpůsobuje jednak organizaci školního roku, jednak doplňováním nutných předpokladů z jiných předmětů, především z matematiky. Žáci obvykle rychle zapomínají logiku a logaritmy, a naopak příliš pozdě probírají kombinatoriku a pravděpodobnost. I proto plánujeme modulů pouze osm1. Každý modul je výslovně zaměřen na určité zásadní téma informatiky. V pozadí se přitom samozřejmě objevují témata další. Zejména koncepty související s algoritmy a s efektivitou jsou postupně rozvíjeny v předcházejících modulech tak, aby žáci mohli pracovat s dostatečným počtem známých příkladů. Při výběru zaměření modulů jsme pracovali se základními idejemi podle (12) a s navazujícími koncepty v (13) a (14). Pro středoškolskou informatiku jsme vybrali čtyři ústřední pojmy: informace, problém, algoritmus a efektivita. Každému z nich je věnován samostatný modul. V ostatních modulech jsou dále rozvíjeny tyto i další pojmy (např. grafy, modelování, rekurze). Nyní stručně popíšeme jednotlivé moduly a uvedeme jejich hlavní souvislosti s modulem Efektivita. Zde je na místě připomenout, že se jedná o výuku určenou všem studentům gymnázia, tedy nikoliv jen zájemcům, navštěvujícím např. výběrový seminář. Úroveň požadovaných znalostí a dovedností je tedy nutně nižší, než na těchto seminářích, na druhou stranu je nepoměrně vyšší, než současný standard. Pro nadané nebo motivované studenty se pochopitelně nabízí nepřeberné množství rozšiřující látky a zájmových aktivit. Prvním je modul Informace. Žáci mají porozumět samotnému pojmu. K tomu slouží dva přístupy, o kterých se následně ukáže, že jsou skutečně jen jiným pohledem na tentýž jev. Prvním přístupem je chápání informace jako datové zprávy spolu s její interpretací. Druhým přístupem je informace jako úbytek možností2 (15). Na tomto přístupu postavíme také měření množství informace. Na hře o hádání myšleného zvířete a potom myšleného čísla si žáci ujasní, které výroky a které otázky přinášejí nejvíce informace. Kromě toho se seznámí s konceptem


http://jtie.upol.cz

rozhodovacích stromů a jejich efektivitou v nejlepším, nejhorším a průměrném případě (a tím i s faktem, že spotřeba zdrojů je ovlivněna i konkrétním obsahem vstupu, nejen jeho velikostí). Na základě toho potom porovnávají a přibližně optimalizují stromy pro daný rozhodovací problém. Další podrobnosti a dílčí výsledky jsou publikovány v (16). Následuje modul Grafy (17). Žáci sice s grafy a schématy v životě i ve škole poměrně běžně pracují, nejsou si ale vědomi žádné jednotící teorie v pozadí, ani výsledků, které tato teorie může poskytnout. V první řadě si tedy žáci na ukázkových úlohách uvědomí, že se mnohdy hodí využít přehledného nákresu situace, neboli modelování problému grafem. Dohodneme terminologii, abychom si rozuměli. Dalším krokem je ukázat, že graf, přestože se jeví jako od podstaty vizuální struktura, lze úspěšně reprezentovat znakově, např. pomocí matice sousednosti. Taková notace je jednak přístupná strojovému zpracování, jednak spolehlivější v případě velkých grafů. Většina času je věnována typickému grafovému problému, kreslení jednotažek (eulerovských grafů). Motivací je optimální obchůzka strážného, resp. vhodný návrh cestiček v parku. Aspoň někteří žáci úspěšně odvodí příslušné věty, abychom následně zformulovali postup ověření nakreslitelnosti grafu jedním tahem. Tento postup je žákům předložen naprogramovaný v jazyce Python, žáci se seznámí se základy jazyka, prostředím, a zkusí si několik jednoduchých modifikací. Při formulaci postupu i při práci s programem si všímají, že si lze ušetřit práci (např. po zjištění třetího vrcholu s lichým stupněm lze rovnou vydat odpověď a skončit). Na konci modulu se žáci seznámí s pojmem isomorfismu. Modul Problémy se zabývá obecnými strategiemi řešení problémů. Žáci mnohé z nich podvědomě tuší a intuitivně používají. V tomto modulu mají příležitost tyto strategie výslovně zformulovat. Pro život jsou důležité zásady „Proč je vůbec potřeba to řešit?“ a podobné, většina z nich ale směřuje především k precizní a systematické práci v souladu s (18): „Dá se problém rozdělit na menší části?“. Žáci si brzy uvědomí důležitost precizní formulace výchozího a cílového stavu a identifikace možností přechodů do dalších stavů. To vede přímo na koncept stavového prostoru a jeho systematického procházení, pokud možno tak, abychom co nejdříve došli k řešení. Žáci řeší ukázkové problémy a všímají si, jak a kdy

1 Je jich pro jistotu připraveno víc, ale nezdá se být reálné je stihnout. 2 Jde o speciální případ úbytku entropie, kdy je každá alternativa možná stejně, rozdělení pravděpodobnosti je tedy rovnoměrné. Díky tomu se lze bez pojmu pravděpodobnosti obejít.

14


aplikují jednotlivé heuristiky. Řešení konkrétních problémů je v tomto smyslu předstupněm tvorby algoritmů, při níž se uplatní velmi podobné zásady. Čtvrtým modulem v pořadí je Algoritmus. Žáci už mají zkušenosti s pracovními postupy definovanými tak přesně, že je lze provádět takřka bezmyšlenkovitě. V tomto modulu definujeme vlastnosti, které musí algoritmický postup mít, a naučíme žáky základní možnosti jejich ověřování. V tomto ohledu jsou nejzáludnější determinismus a konečnost. Cílem je umět rozpoznat algoritmické postupy, resp. identifikovat a pokud možno odstranit místa, která algoritmičnosti brání. Kromě toho by žáci měli rozumět důsledkům plynoucím z jednotlivých vlastností a umět posoudit výhody a nevýhody algoritmického přístupu. Na konci modulu se žáci seznámí s problémy, které algoritmické řešení z principu nemají. Ať už proto, že nemají řešení žádné, protože nemáme dostatek dat nebo dobré zadání (světový mír), protože nemáme dost času (porovnání velikosti dvou iracionálních čísel, tedy čísel s nekonečným desetinným rozvojem), nebo z hlubších důvodů, jako je odkaz sama na sebe (problém zastavení). Smyslem zavedení pojmu algoritmu na gymnáziu je kromě jeho významu v informatice také význam především v pracovním životě při zadávání i provádění úkolů. Jisté úrovně algoritmičnosti by měly dosahovat i např. zákony nebo lékařská diagnostika (19). I z tohoto důvodu věnujeme pozornost schopnosti přesně popsat algoritmus v přirozeném jazyce. Spolu s žáky odvozujeme potřebné zásady a doporučení, které mají vést jednak ke kvalitnějším popisům, jednak k usnadnění porozumění zdrojovým kódům programů. Obtížnost precizního vyjadřování v přirozeném jazyce žákům navíc pomáhá ocenit jazyky formální. Následuje modul Efektivita, jehož podrobnější popis uvádíme níže zvlášť. Po efektivitě zopakujeme dosavadní znalosti a dovednosti v modulu Topologické řazení. Motivací je plánování vzájemně závislých pracovních úkonů. Argumentace při návrhu efektivního hledání potřebného uspořádání je obdobou argumentace u úlohy kreslení jednotažek. Přitom lze najít různě efektivní algoritmy a využít tak poznatky z předchozího modulu. Kromě samotného řazení řešíme také celkovou délku trvání projektu při možnosti paralelní práce metodou kritické cesty.


http://jtie.upol.cz

Modul Evoluční algoritmy ukazuje žákům pokročilou partii informatiky a zároveň vrhá nové světlo na dosud probranou látku: Nealgoritmický postup je užitečný, počítač produkuje něco, co jsme mu přímo neřekli, úloha s exponenciální časovou složitostí se zdá být řešitelná. Žáci pracují s předem připravenou kostrou programu pro hledání hamiltonovských kružnic (řešení problému obchodního cestujícího) a experimentují s parametry modelu. Řeší základní otázky (nejen) evolučních algoritmů: konvergenci, zachování nejlepších jedinců do příští generace, rovnováhu explorace a exploatace. Tento modul je zároveň přípravou pro modul poslední. Modul Humanitní souvislosti staví na nabytých zkušenostech a prostřednictvím Turingova testu (20) stimuluje žáky k úvahám o důsledcích výsledků informatiky na život společnosti. Žáci neřeší informatické problémy tak jako v ostatních modulech, výuka se podobá spíše výuce filozofie. Žáci se seznamují s argumenty, formulují vlastní, diskutují a utvářejí své postoje. Pracují s materiály, které jim přibližují současnou špičku vývoje umělé inteligence a zároveň její pronikání do našeho každodenního života. Smyslem není jen intelektuální zábava a lepší porozumění limitům výpočetních procesů a charakteristice lidskosti, ale také uvážená volba kariéry. 3 Modul Efektivita S alespoň hrubým přehledem o ostatních modulech můžeme přistoupit k popisu samotného modulu Efektivita. Tento modul vychází ze složitosti jako klasické oblasti informatiky, ovšem na úrovni, která je pochopitelná a prakticky použitelná pro studenty gymnázií. To znamená, že nelze jít do hloubky obvyklé na vysokoškolské úrovni (nebo na úrovni talentovaných studentů středních škol), a zároveň je třeba zahrnout i jiné pohledy, než ve složitosti převládající důraz na asymptotický čas. Souvisí to i s tím, že programování není ve středu zájmu naší výuky. Proto při nastavování cílů a při jejich ověřování nemá smysl přesně přebírat přístup z článku (21), nicméně v principu postupujeme obdobně. Východiskem modulu je potřeba porovnávat algoritmy mezi sebou. Žáci už vědí, že pro jeden tentýž problém mohou najít více různých algoritmů, nabízí se tedy otázka, jak se mezi nimi rozhodnout. Dále, jestliže určíme nějaká měřítka kvality, je možno se ptát, jak jednotlivé algoritmy vylepšit.

15


Žáci si nejprve musí uvědomit, že podobně jako je správnost algoritmu spjatá se zadáním, je efektivita spjatá s kritériem, resp. s prostředkem či zdrojem, kterým se snažíme šetřit. Zároveň se s těmito zdroji seznámí. Už zde je patrné rozšíření oproti klasicky pojímané složitosti. Nezajímáme se jen o nejhorší časovou a prostorovou složitost jednotlivých algoritmů. Zajímá nás i čas průměrný, zajímá nás čas s ohledem na multiplikativní konstanty, zajímají nás ale i prostředky strávené vývojem a implementací optimálního postupu, cena použitých nástrojů atp. Z klasické teorie složitosti si žáci mají odnést především koncept základního kroku a jeho opakování jako určujícího faktoru pro odhadování spotřebovaného času. S tím souvisí poznání, že význam efektivity stoupá s velikostí vstupů. Žáci se naučí hrubě odhadovat počet základních operací (např. podle počtu vnořených cyklů) a porovnávat výsledné výrazy mezi sebou, resp. rozlišovat logaritmické, jednotlivé polynomiální, a vyšší časové složitosti. Nezavádíme O-notaci, pracujeme s matematickou intuicí žáků a s jejich zkušeností z příslušných experimentů. Nenašli jsme způsob, jak přijatelně zahrnout problematiku NP-úplných úloh, ale také jsme pro ni nenašli praktické využití. Podstatná je existence úloh, pro které neznáme rychlejší, než exponenciální algoritmy – což ty úlohy činí prakticky neřešitelnými (což má poněkud paradoxně i pozitivní důsledky, např. pro kryptografii). V této souvislosti se žáci seznamují s konceptem složitosti problému a jednoduchými ukázkovými odhady (např. hledání maxima seznamu). Poslední skupina vzdělávacích cílů ohledně efektivity se váže k optimalizaci. Umíme-li říci, jak je co efektivní, mohli bychom to také umět učinit efektivnějším. Žáci poznají základní optimalizační heuristiky, jako např. „používej znovu, co už máš“ (jak mezivýsledky výpočtů, tak existující algoritmy), „předpřiprav si vstupy,“ „skonči, jakmile máš, co podle zadání potřebuješ“, „měj po ruce, co je často třeba“, „plně využívej paralelní zdroje“. Na začátku studenti vypracovávají sadu základních úloh. Zjišťujeme tím úroveň jejich znalostí jednak pro přizpůsobení výuky a výběr následujících úloh, jednak pro následné posouzení zlepšení. Jako příklad uveďme úkol porovnat efektivitu dvou způsobů výměny obsahu celočíselných proměnných a a b. Z odpovědí žáků (vč. zvolených kritérií


http://jtie.upol.cz

efektivity) usuzujeme na jejich pojetí efektivity a na místa, na která se máme zaměřit ve výuce. Výměna obsahu proměnných prvním způsobem: c = a a = b b = c Výměna způsobem:

obsahu

proměnných

druhým

a = a + b b = a - b a = a - b Jako úvodní motivační příklad slouží algoritmus půlení intervalů, díky němuž si žáci mohou uvědomit, že zabývat se efektivitou může skutečně vést k nezanedbatelným úsporám. Samotný koncept půlení je jim znám už od prvního modulu, zde se k němu ale vrací a uvědomují si nové souvislosti a kvantitativní vztahy. Zároveň si uvědomují jeho obecnou použitelnost a mají být schopni myšlenku použít i v jiných kontextech, než hledání čísla v seřazeném seznamu. Ty, které nepřesvědčí výpočty, přesvědčí malá soutěž např. v hledání ve slovníku. Žáci řeší cvičení vztahující se k jednotlivým výukovým cílům, podle své volby samostatně či skupinově. Kromě toho řeší rozsáhlejší skupinové úkoly. Jako příklad uvedeme soutěž, kdy mají co nejrychleji porovnat dvě skupiny záznamů. Jedna je vytištěná ve formě abecedně seřazeného seznamu, druhá je ve formě jednotlivých promíchaných lístků. Úkolem je najít lístky, které jsou navíc. hodnotí se počet položek přečtených ze seznamu. Optimalizace postupu spočívá v seřazení lístků podle abecedy, takže seznam je třeba projít nanejvýš jednou. Objevuje se zde idea atomické operace, zásada promyšlené přípravy zpracovávaných dat, a je také možnost zažít časový rozdíl různě efektivních přístupů. Konečným výstupem aktivity je žáky zformulovaný popis co nejefektivnějšího postupu. Další větší úlohy řeší žáci už bez simulace (pokud se pro ni sami nerozhodnou). Jde jak o klasické úlohy z programování, jako je hledání prvočísel, hádanky a rébusy vedoucí proti hladovému přístupu (např. smažení tří topinek na pánvi, kam se vejdou jen dvě, nebo známá rodinka s různě rychlými členy procházející tunelem po dvojicích), a úlohy související

16


s praktickou situací (co nejrychlejší nákup v samoobsluze podle seznamu, co nejrychlejší donáška poštovních dopisů). Zde stojí za zmínku ve vědách někdy opomíjená postojová stránka klíčových kompetencí. V informatice učíme mj. oceňovat elegantní řešení a právě efektivitu. Projevit by se to mělo např. tím, že se žáci raději předem zamyslí, případně odvedou nějakou práci „navíc“, aby si následně mnohem víc práce ušetřili. Lenost je v informatice pozitivní vlastnost. Dále žáci prozkoumají rychlost růstu hodnot výrazů, které reprezentují počet operací algoritmů pro dané velikosti vstupů, a zformulují a ověří základní hypotézy. Zjistí tedy, že výraz s kvadratickým členem nakonec vždy porazí výraz s nejvýše lineárním členem atp., a zároveň uvidí, že pro malé vstupy situace není tak jednoznačná. Výrazy s exponenciálním členem nemá pro větší vstupy ani smysl porovnávat graficky, což už mnohým žákům dostatečně napoví, že takové algoritmy v praxi nelze použít. Protože se nelze spoléhat na porozumění chování logaritmické (a exponenciální) funkce, pracujeme v jejím případě s přiblížením „jeden krok navíc umožní zpracovat dvakrát větší vstup“, což dostatečně přibližuje obrovskou úsporu. Studenti jsou na konci každého modulu hodnoceni. V případě efektivity vypracovávají sadu úloh, které ukazují, nakolik si osvojili vytyčené cíle. Na vypracování mají týden, práci zahajují už v hodině, abychom na místě vyřešili případné dotazy. Práci odevzdávají na papíře nebo elektronickou poštou. Výsledná známka se počítá na základě celkového bodového zisku za jednotlivé úlohy. Po odevzdání studenti diskutují své výsledky a přístupy a seznamují se se správnými odpověďmi i nejčastějšími chybami. Prověrka obsahuje bonusové úlohy, které nepřispívají k požadovanému bodovému základu. To poněkud snižuje obtížnost, resp. zlepšuje výsledné známky. Látka je sama o sobě poměrně obtížná, v prověrce je navíc minimum typových úloh. Je třeba uplatňovat známé principy, ale v nových situacích. To je pro studenty poměrně nezvyklý a náročný požadavek. Ne vždy se jim povede použít správnou myšlenku na správný problém. Nechceme se ale vzdát hodnocení této dovednosti, proto jsme jako cestu zvolili přidat úlohy a zvýšit tak šanci studentů na úspěch. Jako příklad úlohy uvedeme úlohu, ve které mají žáci porovnat dvě funkce napsané v Pythonu řešící stejnou úlohu a popsat, v čem je která lepší a proč.


http://jtie.upol.cz

Obě funkce dostanou jako parametr dva vzestupně seřazené seznamy unikátních čísel A a B a vrátí seznam s čísly obsaženými v obou vstupních seznamech zároveň3. Zdrojový kód v prověrce záměrně neobsahuje vysvětlující komentáře. def prunik_prvni(A, B) : vystup = [] i, j = 0, 0 while i
3 Zkušenosti ukazují, že na porozumění množinové terminologii se nelze spoléhat

17


Žáci využívají dříve získanou dovednost přesně popsat pracovní postup. Co se týče efektivity, očekáváme použití principu půlení. Bonusová úloha vedla k nalezení dalších kritérií, která bychom mohli chtít plnit, například různě realizovaný ohled na sousedy (minimalizace počtu či délky odpojení antén). Prověrka obsahovala 6 úloh, z nichž některé obsahovaly dílčí a bonusové podúlohy. Body tedy bylo možno získat celkem za 11 položek, z nichž 4 byly bonusové. Za základní úlohy bylo možno získat 48 bodů, za bonusové dalších 20 bodů.


http://jtie.upol.cz

času stihli zkráceně probrat evoluční algoritmy a Turingův test. Výsledky prověrky byly překvapivě pozitivní. Úspěšnost vyjádříme jako poměr bodů získaných a získatelných (bez bonusů) v procentech zaokrouhlených na jednotky. Úspěšnost se pohybovala mezi 50 a 100 procenty. Medián činil 82 %, průměr 79 %. Bodový zisk přitom nebyl bonusovými úlohami ovlivněn tak výrazně, jak jsme předpokládali. Kdybychom je vůbec nezapočetli, klesla by nejvyšší dosažená úspěšnost na 92 %, medián na 74 % a průměr na 71 %. Okomentujeme nyní podrobněji výsledky dvou úloh uvedených v předchozí části. V úloze o průniku seznamů všichni žáci až na jednoho správně poznali, že první způsob, byť s delším kódem, je při velkých vstupech časově úspornější. Průměrná úspěšnost dosáhla 80 %. Většina žáků uvedla i další aspekty porovnání obou programů. V úloze s hledáním antény získali všichni žáci mezi 80 a 100 % bodů. Přitom principu půlení využili všichni, stržené body byly za formulační nedostatky a funkční opominutí (nedostatečný popis půlení při lichém počtu antén apod.). Doplňující úlohu, ve které měli žáci vyčíslit nebo aspoň odhadnout, nakolik je jejich postup lepší než metoda pokus-omyl, nikdo nezvládl úplně. Každý ovšem dostal alespoň třetinu bodů, což značí, že se odhodlal k nějakému odhadu a ten nebyl zcela nesmyslný. Průměrná úspěšnost doplňující úlohy byla 56 %. Během výuky modulu i v prověrce jsme sledovali, jestli se objeví nesprávné prekoncepty pozorované v článku (22):

4 Průběh a výsledky výuky Získat ke spolupráci školy a jejich studenty se ukázalo jako poměrně obtížné. Bylo třeba najít školy s vedením, které by bylo myšlence našeho výzkumu dostatečně nakloněno, nebo se o dění ve výuce dostatečně nezajímalo. Nakonec jsme získali možnost vyučovat povinně volitelný seminář na jednom pražském gymnáziu. Podmínky výuky tedy neodpovídaly našemu záměru a výsledky tedy nevypovídají o možnosti vyučovat informatiku na gymnáziích obecně. Přesto ale, s přihlédnutím k charakteristice účastníků semináře, jsou získané výsledky užitečné4. Na seminář docházeli společně čtyři studenti maturitního ročníku a osm studentů o ročník níže. Maturanti ale pracovali většinu času zvlášť se svým učitelem a připravovali se na zkoušku, proto jsme je do výzkumu nemohli zahrnout. Další komentář se tedy týká ostatních osmi. Motivace k účasti na semináři většiny z nich spočívala ve volbě nejmenšího zla z předložené nabídky povinně volitelných seminářů. Někteří žáci měli různě bohaté zkušenosti s programováním (PHP, Pascal, C#...), většina z nich ale neměla žádné předchozí znalosti. Žádný ze studentů neměl k matematice pozitivní postoj, dva studenti měli postoj negativní. Tyto informace vyplynuly z osobních rozhovorů během úvodních hodin. V různých modulech jsme museli doplňovat látku z jiných předmětů (zejm. z matematiky), a program výuky jsme přizpůsobovali původnímu učebnímu plánu dané školy. Proto jsme se k modulu Efektivita dostali až v květnu. Následující modul (opakování na úloze topologického řazení) jsme přeskočili a ve zbytku

   

kratší zdrojový kód znamená kratší dobu běhu, méně proměnných znamená kratší dobu běhu, programy se stejnými příkazy v různém pořadí jsou stejně efektivní, programy řešící stejnou úlohu jsou stejně efektivní.

Narazili jsme na ně jen v několika náznacích, žáci se pokaždé sami opravili. Přičítáme to obecnějšímu pojetí výuky (výuka v odkazovaném článku cílí výrazněji na programování) a především faktu, že jsme o nesprávných prekonceptech věděli předem. Lze tedy předpokládat, že jsme je odstranili během výuky mimovolně.

4 V tomto školním roce už máme víc štěstí a vyučujeme jednu kompletní kvintu na jiné škole.

18


Na základě vyhodnocení prověrky a poznámek během výuky usuzujeme, že výuka základů efektivity algoritmů na gymnáziu je možná a má smysl. Žákům sice chybí užitečný matematický aparát (často i ten, který by podle učebních plánů chybět neměl), jsou ovšem schopni si osvojit znalosti a dovednosti uzpůsobené odpovídající úrovni.


http://jtie.upol.cz

[4] HABIBALLA, Hashim, FOJTÍK, Rostislav, VOLNÁ, Eva a TELNAROVÁ, Zdenka. Výuka informatiky na středních školách v České republice. In: ISKI 2007. Nitra: s.n., 2007, s. 50– 57. [5] GAL-EZER, Judith a HAREL, David. Curriculum and Course Syllabi for a High-School Program in Computer Science. Computer Science Education. 1999, roč. 9, s. 114–147. [6] BELL, Tim, ANDREAE, Peter a LAMBERT, Lynn. Computer science in New Zealand high schools. In: Proceedings of the Twelfth Australasian Conference on Computing Education. S.l.: s.n., 2010, s. 15–22. [7] CRICK, Tom a SENTANCE, Sue. Computing at school: stimulating computing education in the UK. In: Proceedings of the 11th Koli Calling International Conference on Computing Education Research (online). New York, NY, USA: ACM, 2011, s. 122–123. ISBN 978-1-4503-1052-9. URL : http://doi.acm.org/10.1145/2094131.2094158. [8] TUCKER, Allen, DEEK, Fadi, JONES, Jill, MCCOWAN, Dennis, STEPHENSON, Chris a VERNO, Anita. A Model Curriculum for K-12 Computer Science: Final Report of the ACM K12 Task Force Curriculum Committee. Second Edition. New York: Computer Science Teachers Association, 2003 [9] HUBWIESER, Peter a kol. Computer science/informatics in secondary education. Proceedings of the 16th annual conference reports on Innovation and technology in computer science education - working group reports - ITiCSE-WGR ’11 (online). 2011, s. 1938. URL : http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2078856.207 8859. [10] LESSNER, Daniel. Introducing Computer Science into Czech Grammar Schools: First Results. In: EDULEARN12 Proceedings. IATED, Barcelona, 2012, s. 246–255. [11] BELL, Tim, CURZON, Paul, CUTTS, Quintin, DAGIENE, Valentina a HABERMAN, Bruria. Overcoming Obstacles to CS Education by Using Non-programming Outreach Programmes. In: Ivan KALAŠ and Roland T. MITTERMEIR, eds. Informatics in Schools. Contributing to 21st Century Education (ISSEP 2011) (online). S.l.: Springer Berlin Heidelberg, 2011, s. 71–81. [cit. 6. December 2012]. ISBN 978-3-642-24721-7. URL : http://www.springerlink.com/index/45026521606 Q8037.pdf.

5 Závěr V příspěvku jsme představili a popsali jedno z možných pojetí výuky vědní informatiky na gymnáziích. Uvedli jsme základní východiska, cíle výuky a stručný obsah jednotlivých tematických modulů. Dále jsme se soustředili na modul věnovaný efektivitě algoritmů. Ten vychází z algoritmické složitosti, přizpůsobené úrovni gymnaziálních studentů a rozšířené o některé souvislosti. Důraz neklademe na asymptotickou složitost, ale na porovnávání efektivity pracovních postupů z různých úhlů pohledu. Na základě průběhu a výsledků experimentální výuky jsme ukázali, že téma není tak nedosažitelné, jak se na první pohled může zdát. Navazující práce spočívá v úpravě programu výuky na základě poznatků získaných z prvního běhu v loňském roce a v širším vyzkoušení v reálné výuce. Výsledkem bude ověřený program výuky publikovaný pro učitelskou veřejnost. Kromě toho bychom během pilotáže rádi zkoumali přínos výuky informatiky pro rozvoj klíčových kompetencí. 5 Literatura [1] Rámcový vzdělávací program pro gymnázia (online). Praha: Výzkumný ústav pedagogický v Praze, 2007 [cit. 9. prosince 2012]. ISBN 978-8087000-11-3. URL : http://www.vuppraha.cz/wpcontent/uploads/2009/12/RVPG-200707_final.pdf [2] NEUMAJER, Ondřej. Proč a jak inovovat pojetí ICT v rámcových vzdělávacích programech. Metodický portál: Články (online). 2009, [cit. 12. December 2012]. URL : http://clanky.rvp.cz/clanek/o/z/2989/PROC-AJAK-INOVOVAT-POJETI-ICT-VRAMCOVYCH-VZDELAVACICHPROGRAMECH.html. [3] Framework Education Programme for Secondary General Education (Grammar Schools). Praha: Výzkumný ústav pedagogický v Praze, 2007.

19



http://jtie.upol.cz

[19] LESSNER, Daniel. Proč se vlastně na gymnáziu učit o algoritmech? In: Počítač ve škole 2012: sborník příspěvků. Nové Město na Moravě, 2012, s. 5–7. [20] TURING, Alan M. Computing machinery and intelligence. Mind. 1950, roč. 59, č. 236, s. 433–460. [21] GAL-EZER, Judith a ZUR, Ela. The Concept of “Algorithm Efficiency”in the High School CS curriculum. In: Proceedings of the 32nd ASEE/IEEE Frontiers in Education Conference (online). Boston, 2002, s. 2–7. [cit. 9. prosince 2012]. ISBN 0780374444. URL : http://xtmjfte.epinnovations.com/fie2002/papers/ 1145.pdf. [22] GAL-EZER, Judith a ZUR, Ela. The efficiency of algorithms—misconceptions. Computers & Education (online). Duben 2004, roč. 42, č. 3, s. 215–226. [cit. 9. prosince 2012]. URL : http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0360 131503000848.

[12] BRUNER, Jerome S. The process of education. S.l.: Harvard University Press, 1977. [13] SCHWILL, Andreas. Fundamental Ideas: Rethinking Computer Science Education. Learning & Leading with Technology. 1997, roč. 25, č. 1, s. 28–31. [14] PASTERNAK, Arno a VAHRENHOLD, Jan. Design and evaluation of a braided teaching course in sixth grade computer science education. In: Proceedings of the 43rd ACM technical symposium on Computer Science Education (online). New York, NY, USA: ACM, 2012, s. 45–50. ISBN 978-1-4503-1098-7. URL : http://doi.acm.org/10.1145/2157136.2157154. [15] HARTLEY, Ralph V. L. Transmission of information. Bell System techn. Journal. 1928, roč. 7, s. 535–563. [16] LESSNER, Daniel. Information Theory on Czech Grammar Schools: First Findings. In: KNOBELSDORF, Maria, ROMEIKE, Ralf, eds. Pre-proceedings of the 7th Workshop in Primary and Secondary Computing Education (WiPSCE). Hamburg, 2012, s. 139–142. [17] MATOUŠEK, Jiří a NEŠETŘIL, Jaroslav. Kapitoly z diskrétní matematiky. Praha: Karolinum, 2009. ISBN 9788024617404. [18] POLYA, George. How to solve it: A new aspect of mathematical method. 2. S.l.: Princeton University Press, 1957.

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

20



THEORETICAL


THE EXPERIENCE WITH IMPLEMENTATION OF TECHNOLOGY – ENHANCED LEARNING IN TEACHING BACHELORS Štefan SVETSKÝ Abstract: Among teachers, the European research policy related to ICT for education is less known.It is commonly equate with eLearning, which is understood more as an educational issue than a technology one. In the context of the FP7 policy for "Technology-enhanced learning", the experiences are presented that were obtained within the "extended" participatory action research when teaching bachelors. "Extended" refers to the fact that the technology system is programmed by the author of this paper. The system consists from the educational software BIKE and a set of informatics tools that are developed and applied according to the immediate needs in order to automate the creation of teaching content, communication and processes in the classroom. This approach is focused on the personal support of a teacher, which plays key role in teaching. Several examples of pilot applications implemented into teaching of bachelors are presented. As well, some technological, educational and terminological aspects of computer supported teaching and learning are discussed. Key words: technology-enhanced learning, computer assisted learning, automation of teaching and learning processes, personalised support of teacher, database technologies SKÚSENOSTI S IMPLEMENTÁCIOU TECHNOLOGY – ENHANCED LEARNING VO VÝUČBE BAKALÁROV Resumé: Európska polititika výskumu počítačovej podpory vzdelávania je medzi učiteľmi menej známa. V praxi sa obvykle zamieňa s eLearningom, ktorý sa chápe skôr ako pedagogická než technologická záležitosť. V kontexte politiky 7. rámcového programu v IKT pre tzv. „Technologyenhanced learning“ sa prezentujú skúsenosti získané v rámci “rozšíreného” participačného akčného výskumu implementácie počítačovej podpory do výučby bakalárov. Pod “rozšíreným” sa myslí skutočnosť, že autor tohto príspevku programuje systém, ktorý pozostáva z edukačného softvéru BIKE a sady informatických nástrojov, ktoré sa aplikujú podľa okamžitej potreby na automatizáciu tvorby obsahu, komunikácie a procesov v triede s cieľom zvýšiť produktivitu duševnej práce a kvalitu výučby. Prezentujú sa viaceré príklady pilotných aplikácií zavedených do výučby bakalárov. Taktiež sa diskutujú niektoré technologické, didaktické a terminologické aspekty počítačovej podpory. Kľúčové slova: technológiou zdokonaľované vzdelávanie, počítačová podpora vzdelávania, automatizácia výučby, personalizácia podpory učiteľa, databázové technológie „správny“ pedagogický účinok. Nakoľko vzdelávanie je vysoko sofistikovaný a individuálny proces, takýto technologicky preferovaný prístup logicky nemôže vyriešiť bežné didaktické postupy, komunikáciu a ďalšie špecifické potreby výučby. V bežnej praxi existuje veľa rôznych jednoúčelových softvérov, ale neexistuje žiadny univerzálny softvér, ktorý by mohol učiteľ používať súčasne na podporu viacerých druhov činností. Ambíciou niekoľkoročného výskumu implementácie počítačovej podpory do výučby bakalárov na Materiálovotechnologickej fakulte so sídlom v Trnave bolo vyvinúť softvér, ktorý by mohol užívateľ, či už učiteľ alebo študent, používať ako osobný informatický nástroj a to bez potreby špeciálnych informatických

1 Úvod Hoci sa v oblasti IKT dosiahli v uplynulých rokoch enormné pokroky, treba mať stále na pamäti, že počítače neboli pôvodne vymyslené pre vzdelávanie. Taktiež treba vziať do úvahy, že výučba úzko súvisí s transformáciou informácií. Z hľadiska programovania je zase veľmi obtiažne riešiť spracovávanie neštruktúrovaných, neurčitých informácií a vedomostí a to v procesoch vzdelávania, ktoré rovnako nie sú jasne definované a štruktúrované. V politike výskumu EU sa v 7. rámcovom programe pre oblasť IKT 7 zaraďuje počítačová podpora vzdelávania do kategórie „technology-enhanced learning“. Prakticky to znamená, že sa prioritne rieši technológia, resp infraštruktúra a predpokladá sa automaticky, že bude mať aj

21


zručností. Výsledkom je vyvinutý systém „technology – enhanced learning“, ktorého základom je predpogramované edukačné prostredie BIKE ako aj sada ďalších informatických nástrojov, vrátane virtuálneho učebného priestoru na fakultnom serveri. V tomto príspevku sa prezentujú ukážky z pilotných riešení zavedených do výučby bakalárov a diskutujú sa s nimi súvisiace problémy.


http://jtie.upol.cz

vhodným pedagogicko – riadeným prístupom. Súčasný stav TEL sa však vyznačuje opačným, nevyváženým prístupom, t.j. že sa prioritne rieši technologická stránka, kým pedagogické, resp. didaktické aspekty sa nedoceňujú. Na ilustráciu možno uviesť, že v jednom z publikovaných prieskumov, aké nástroje TEL sa najčastejšie používajú na európskych univerzitách, bol ako najfrekventovanejší vyhodnotený voľne šíriteľný softvér Moodle [2]. Tento však patrí do kategórie tzv. systémov manažmentu vzdelávania (Learning Management System, Virtual Learning Enviroments). Pre priamu podporu výučby v triede nie je vhodný. Aj keď TEL je zaradené do informatickej oblasti, určite je každému zrejmé, že riešenie aplikácií pre vzdelávanie je oveľa náročnejšie, ako riešenie účtovníckych, finančných, či technických systémov. Z literatúry systematicky zameranej na TEL sa napr. v [3] uvádza, že vzdelávanie a nie technológia by malo byť hnacou silou inovácií. Zdôrazňuje sa o.i. aj téza, že nové technologické vzdelávacie prostredia musia byť kongruentné s tým, ako sa jednotlivci učia a aká je podstata vzdelávacích úloh. Obdobne zdôrazňuje tento ľudský aspekt TEL aj Derry v [4]. Upozorňuje pritom na fakt, že pri preferovanom technologicky – riadenom prístupe sa vedomosti „viacmenej len predpokladajú“. To potom dáva do súvisu so sklamaním s doterajšími výsledkami riešení TEL v praxi. Tvrdí, že práca s „anonymnými“ vedomosťami je v rozpore už so samotnou podstatou vzdelávania. V tejto súvislosti možno tiež spomenúť kľúčového rečníka R. Meyera na konferencii ICL – IGIP (Villach, 2012), ktorý zdôrazňoval, že nové technológie, ako sú sociálne médiá, on-line prostredia, diaľkovo riadené laboratóriá, môžu ovplyvniť posun paradigmy z hľadiska spôsobu, ako sa informácie prenášajú z mentora na študenta [5]. Ináč povedané, učiteľ hrá kľúčovú úlohu a sám si podľa potreby vyberá a riadi najvhodnejšiu technológiu. Pripomenul aj známu skutočnosť, že ak aj učitelia vo svete vyučujú ten istý inžiniersky obsah, technológia a prax použitá v triedach sa dramaticky líšia podľa regiónov a kultúry. V tomto duchu Laurillard chápe TEL ako nástroj na riešenie pedagogických inovácií vyslovene na báze edukačne - riadeného prístupu [6]. Táto autorka taktiež zdôrazňuje, že úspešná implementácia TEL na univerzitách si vyžaduje úzku spoluprácu troch subjektov - vývojára, výskumníka a učiteľa, ktorí sa nie vždy vo všetkom názorovo zhodnú [7].

2 Technology – enhanced learning „Technology - enhanced learning“ (TEL) možno voľne preložiť ako „technológiou zdokonaľované vzdelávanie“. V informačnom systéme EU CORDIS sa uvádza, že ide o oblať výskumu, ktorá sa zameriava na to ako môžu byť informačné a komunikačných technológie použité na podporu vzdelávania a vyučovania a rozvoj kompetencií v priebehu celého života (http://cordis.europa.eu/fp7/ict/telearn-digicult/te learn_en.html). Myslí sa pod tým podpora všetkých druhov vzdelávacích aktivít prostredníctvom technológie s cieľom zabezpečiť sociálno-technické inovácie pre prax vzdelávania, či už ide o jednotlivcov alebo organizácie, nezávisle na čase, mieste a tempe. Aj keď takáto definícia umožňuje pomerne široký výklad, ciele a zameranie výziev 7. rámcového programu, resp. postupy pre podávanie európskych projektov sú v CORDIS vždy detailne rozpracované v anglických manuáloch o desiatkach až stovkách strán. V posledných výzvach TEL (cieľ ICT-2011.8.1) boli napr. prioritou „systémy, v ktorých je tútorom človek; vzdelávacie technológie pre vedu, technológiu; výpočtové nástroje posilňujúce kreativitu vo vzdelávacom prostredí“. Očakávaným dopadom bolo uvoľnenie potenciálu jednotlivcov adaptovaním a personalizáciou vzdelávacích technológií. V najnovšej výzve (cieľ ICT-2013.8.2) sú medzi prioritami zaradené vzdelávacie prostredia s integrovaním IKT; analytika vo vzdelávaní a edukačné dolovanie dát. Očakávaným dopadom má teraz byť rozširovanie IKT vo vzdelávaní, efektívne verejno – súkromné partnerstvá poskytujúce digitálne riešenia na európskej úrovni a taktiež rozšírenie trhu s aplikáciami IKT pre vzdelávanie [1]. Zo súčasnej politiky EU vo výskume TEL vyplýva, že takáto politika si automaticky vyžaduje spoločný, integrovaný prístup informatikov (informatické nástroje) aj učiteľov (vzdelávací obsah, učivo, výučba). Preferovanie technológiou – riadeného prístupu preto samo o sebe nepostačuje, ak nie je kombinované s

22



http://jtie.upol.cz

Schéma tvorby personalizovaného učebného prostredia je uvedená na obr. 2. Malo by z nej byť jasné, že BIKE spolupracuje s prehliadačmi a operačným systémom Windows (pravá časť). V ľavej časti je zobrazené virtuálne učebné prostredie, ktorého časť je na osobnom počítači užívateľa a niektoré zložky sú na internete (presnejšie na fakultnom serveri UIAM).

3 Výskum implementácie TEL vo výučbe bakalárov Výskumom TEL vo výučbe bakalárov sa dlhodobo zaoberajú na Materiálovotechnologickej fakulte STU, pričom ťažisko výstupov je na Detašovanom pracovisku v Dubnici nad Váhom [8]. Doterajšie skúsenosti ukazujú dôležitosť edukačne – riadeného prístupu už aj v tom, že niektoré aplikácie by sa neboli vôbec naprogramovali, ak by sa neriešili problémy reálnej výučby v triede. Takto vznikla napr. podľa okamžitej potreby výučby potreba riešiť typizáciu učiva a procesov (kvôli uľahčeniu automatizácie), programovať komunikačné kanály učiteľ – študent, virtuálne výpočtové prostredie a ďalšie aplikácie. Pilotné riešenie počítačovej podpory je znázornené na obr. 1. V ľavej časti obrázka sú uvedené nástroje TEL, ktoré autor tohto príspevku naprogramoval a vyvinul. Základom je predprogramované prostredie BIKE (Batch Information and Knowledge Editor), ktoré umožňuje učiteľovi a študentom spracovávať v dávkach veľké množstvo informácií a vedomostí (ďalej len vedomostí). Zápisník, je časť BIKE, ktorý sa inštaluje na počítače v učebni. S týmito vyvíjanými nástrojmi sa rieši automatizácia, inovácie výučby a buduje sa personalizované učebné prostredie. V pravej časti obrázka je uvedených niekoľko aplikácií a predmety, pre ktoré sa implementovala počítačová podpora. Výstupy sa dajú prezerať internetovými prehliadačmi či už na internete alebo na počítačoch v triede (aj v off-line režime). Obrázok ilustruje aj skutočnosť, že ide o viacúčelový softvér, resp. systém a že užívateľ má miesto desiatky softvérov k dispozícii „všetko v jednom“ (all-in-one).

Obr. 2: Schéma tvorby personalizovaného učebného prostredia s pomocou BIKE K zavedenému systému počítačovej popdory možno ešte uviesť, že ide asi o jedno z najlacnejších a najefektívnejších riešení počítačovej podpory jednotlivca, aké vôbec existuje. Okolo roku 2000 by síce išlo o extrémne drahé riešenie, avšak dnes majú univerzity svoje servery, osobné počítače bežia pod Windows a internetové prehliadače sú zadarmo. To ostatné učitelia vedia, pretože sa tým „živia“. Nespornou výhodou je však to, že učiteľ ako užívateľ (rovnako študent, výskumník) si sám určuje spôsob práce a je nezávislý na informatikoch. Samotné riešenie je v zásade „prázdny systém“, ktorý si uživateľ napĺňa informáciami a vedomosťami. Na počítači autora súčasnosti BIKE obsahuje rádovo tisícku databázových a programových súborov so stovkami položiek užívateľského menu. Všetky výstupy do výučby boli paralelne publikované doma aj v zahraničí (EU, USA, Austrália, India). BIKE sa pritom prezentuje ako „nový“, resp. odlišný typ personalizovaného edukačného softvéru, ktorý je alternatívou k tzv. WEB 2.0 technológiám (napr. Moodle). Z pohľadu jeho autora ide o akýsi doplnkový softvér medzi globálnymi službami na internete a počítačom jednotlivca. 4 Terminologické problémy implementácie TEL Implementácia TEL do výučby je spojená s viacerými terminologickými nedorozumeniami. TEL sa veľmi často zamieňa s termínom eLearning, ktorý je v učiteľskej praxi dlhé roky

Obr. 1: TEL nástroje, aplikácie a výstupy v rámci automatizácie a inovácií výučby

23


zaužívaný a priraďuje sa k nemu akákoľvek počítačová podpora. Problémy definície eLearningu sú však celosvetové. Detailne túto problematiku rozoberá napr. Littlejohn v [9], kde o.i. poukazuje na skutočnosť, že aj rôzne eLearningové asociácie majú odlišný výklad tohto pojmu. Na Oxfordskej univerzite sa s touto otázkou vysporiadali tak, že počnúc školským rokom 2011 – 2012 nahradili pôvodný názov študijného programu „eLearning“ za „Learning and Technology“. Ako dôvod uviedli, že v súčasnosti je termín eLearning už dávno prekonaný a zastaralý. Okrem toho je aj zavádzajúci a týka sa predovšetkým dištančného vzdelávania. V súčasnosti sa na stránke univerzity uvádza, že temín „Learning and Technology“ zahrňuje množstvo podobných termínov, ako sú vzdelávacie technológie, technology-enhanced learning, počítačom asistované vzdelávanie, vzdelávanie s IKT a eLearning [10]. Neznalosť politiky výskumu EU a terminológie v oblasti aplikácií IKT sa prenáša aj do praxe. Napr. autor príspevku má skúsenosti s takým prístupom oponentov, že prácu zameranú na TEL si pomýlili s eLearningom alebo jednoúčelovými záležitosťami, ako sú pedagogické expertné a inteligentné vyučovacie systémy. Výsledkom takéhoto povrchného prístupu sú potom argumenty typu, že je „neprípustné ignorovat' výsledky druhých a sústrediť sa len na určitú skupinu autorov, prípadne vedeckých škôl“. V danom prípade si treba uvedomiť, že pri posudzovaní aplikácií TEL posudzovateľ nemôže porovnávať veci podľa nejakého subjektívneho pocitu, ale musí vždy vychádzať z porovnania s horeuvedenými cieľmi politiky výskumu EU pre TEL (ako bolo uvedené sú vždy k dispozícii v informačnom systéme CORDIS). Ak sa napr. v prieskume na európskych univerzitách zistilo, že najčastejšími nástrojmi TEL sú systémy manažmentu vzdelávania [2], tak je každému jasné, že nejde ani o eLearning ani o pedagogické expertné systémy. To sa dá nakoniec usúdiť aj z obrázkov 1 a 2. K tomu je možno ešte dodať aj to, že ak chce oponent vytknúť niekomu, že „ignoruje“ druhých výskumníkov, tak potom títo výskumníci musia v danej oblasti aj pôsobiť, čiže publikovať, pracovať v projektoch v oblasti TEL, zúčastňovať sa na konferenciách. V opačnom prípade je namieste otázka, či sa posudzovateľ vôbec vyzná v tom, čo posudzuje. Pre nezainteresovaných treba dodať, že podávanie projektov v 7. rámcovom programe je veľmi


http://jtie.upol.cz

náročná záležitosť. Stačí už to, aby sa predkladatelia návrhov projektov čo len trocha odklonili od zadefinovaných cieľov výziev TEL a takýto návrh nemá šancu. Ďalším špecifickým problémom je, že v oblasti IKT, resp. výskumu TEL dominuje jednoznačne angličtina. Počítačové softvéry, programovacie jazyky, návody, renomované časopisy - to, všetko je výlučne v angličtine. Na Slovensku napr. v súčasnosti neexistuje časopis výskumnej kategórie (v zmysle klasifikácie Ministerstva školstva), kde by sa dal uverejniť príspevok v rodnom jazyku. Situáciu navyše sťažuje aj to, že sa oblasť IKT rozvíja tak rýchlo, že „príliv“ nových anglických termínov nedokáže riešiť ani národná normalizácia. Ako príklad možno uviesť internetový marketing [11] alebo podnikovú inteligenciu [12]. V [12] sa veľmi výstižne uvádza, že sa tu stretávajú dodávatelia softvéru, služieb, podnikoví manažéri, ľudia technických aj netechnických profesií, výskumníci a akademici, takže v tomto babylone logický vznikajú nejasnosti v pomenovaní nových pojmov vyplývajúce z nedostatočnej znalosti, odlišných záujmov jednotlivých strán a v našich pomeroch aj z dôvodu chýbajúcich ekvivalentov anglických pojmov. Tu je dôležité pochopiť, že informačné technológie sa vždy aplikujú pre nejakú odbornú oblasť a ak sa do nej integrujú, tak logicky nemajú svoju teóriu. Čiže neexistuje ani samostatná teória pre kategóriu TEL. Prioritne teda nemá význam riešiť za každú cenu exaktnosť pojmov a definícií (zvlášť keď IKT do nich riadne ešte neprenikla). Najdôležitejšie je pochopiť podstatu veci a preto je vždy užitočné, ak sa v dnešnej záplave informácií podarí nájsť kvalitný zdroj, z ktorého čitateľ rýchlo pochopí princípy. Na ilustráciu takých zdrojov možno uviesť [13] a [14], z ktorých čitateľ rýchlo pochopí špecifiká znalostného manažmentu na univerzitách a v podnikoch. Dôležitosť terminologických problémov si uvedomuje aj komunita výskumníkov v oblasti TEL. Na ilustráciu možno uviesť open – archív TeLEarn. Jeho základ sa vytvoril v rámci projektu excelentnej siete 6.rámcového programu Kaleidoscope pre výskum v oblasti TEL. V súčasnosti je podporovaný o.i. excelentnou sieťou 7.rámcového programu Stellar (Sustaining Technology Enhanced Learning at a LARge scale). V rámci archívu sa zhromažďujú publikácie a vytvára sa tezaurus a slovník základných pojmov pre TEL. V súčasnosti je tam pre 18 jazykov, vrátane slovenčiny

24


(http://www.tel-thesaurus.net/tel/sk/). A sú tam termíny aj v čínštine a kórejčine, čo nasvedčuje tomu, že prax si vyžaduje, aby sa učitelia a výskumníci v oblasti TEL vedeli dorozumieť. Prevodným jazykom je tu samozrejme angličtina. So zmienenými terminologickými problémami súvisí aj otázka, ako správne citovať. Na slovenských a českých univerzitách sa vyžaduje obvykle dodržiavanie normy ISO 690-2. Ak však pedagóg odpublikuje desiatky článkov v zahraničí, tak s prekvapením zistí, že takmer žiadny renomovaný časopis, resp. konferencie, túto normu nevyžadujú a takmer každý má svoje špecifické požiadavky. Tu je možné zmieniť sa aj o jednej veľmi špecifickej záležitosti, ktorá je daná tým, že zahraniční vydavatelia limitujú počet strán príspevku. Pri prekročení tohoto limitu musí autor doplatiť obvykle 50 – 80 EUR za každú ďalšiu stranu. Ak by autor preferoval formálnu stránku citácií, vznikla by teda dilema, či má skrátiť odborný text alebo citovanú literatúru. Už zdravý sedliacky rozum hovorí, že stačí, ak je zdroj dostatočne identifikovateľný. To ostatné by malo byť výlučne záležitosťou knihovníkov – špecialistov (ako si to zapisujú do svojich databáz). K otázke „prevahy“ odbornej angličtiny v oblasti IKT treba taktiež zdôrazniť skutočnosť, že odborná práca, alebo vzdelávanie sa v inom než materskom jazyku predstavujú vysokú kognitívnu záťaž. Ortodoxné bazírovanie na akejsi čistote jazyka nie je preto vždy na mieste. 5 Vedomosti a terminológia TEL Z hľadiska tohoto príspevku je dôležité zmieniť sa aj o anglickom termíne „knowledge“. Tento termín je v angličtine vždy rovnaký, či už sa používa pre oblasť vzdelávania, IKT, vo filozofii, manažmente, psychológii a pod. V slovenčine sa však knowledge prekladá ako vedomosti, znalosti, a ak sa integruje informatika do vzdelávania, tak sa pod ním často rozumejú aj dáta a informácie. Jednou z inovatívnych IKT oblastí je „knowledge discovery in databases“. V danom prípade ide o hľadanie nejakého spoločného „znaku“ v databázach. Prekladá sa to však ako znalosť, prípadne vedomosť, hoci v terminológii databázových technológií by to niekto priradil k jednoduchým dátam alebo informáciam (tak ako to poznáme z databázových tabuliek). V oblasti manažmentu sa zase hovorí, že medzi dátami, informáciami a vedomosťami (resp. znalosťami) už existuje určitá hierarchia súvislostí vyjadrená napr. v modeli DIKW (pozri o.i. www.systems-thinking.org/dikw/dikw.htm). Napriek tomuto stavu niektorí oponenti tieto


http://jtie.upol.cz

terminologické nejednotnosti považujú za „závažné nedostatky“ hoci univerzálna definícia vedomosti napr. ani neexistuje. Neuvedomujú si však, že v inžinierskych disciplínach ide predovšetkým o podstatu veci a terminológia nie je prvoradá (najmä ak sa tvorí nejaký model, prototyp, nový softvér). Technici a vedci majú dokonca právo formulovať si hypotézy a v nich zavádzať svoje pracovné definície. Nakoniec vyžaduje sa to už aj od študentov pri bakalárskych prácach. Autor tohto príspevku má osobnú skúsenosť s preberaním technických noriem ISO a CEN do sústavy STN, kde jednou z povinných činností bola konzultácia s Jazykovedným ústavom Ľ. Štúra. Pracovníčka ústavu vždy prízvukovala, že jazyk sa nesmie znásilňovať a ak má určitá odborná komunita svoju zaužívanú terminológiu, tak ju treba uprednostniť. V tomto kontexte možno považovať praktizovanie termínov, akým je napr. „odpamätovaná obrazovka“ za zbytočné znásilňovanie slovenčiny (myslí sa výstup na obrazovku - v angličtine screenshot). Rôznorodosť prístupov k termínu „knowledge“ vidieť aj z oxfordského slovníka. V ňom sa pod týmto homonymom zahrňujú aj informácie uchovávané v systéme počítača; aj suma toho, čo je známe; aj faktá, informácie a zručnosti získané skúsenosťou alebo vzdelávaním; aj porozumenie témy (http://oxforddictionaries.com/definition/english/ knowledge). V prípade edukačného softvéru BIKE sa tento prezentuje ako editor pre dávkové spracovanie informácií a vedomostí. Takisto sa zmieňuje, že je založený na paradigme hromadného spracovávania vedomostí. Vychádza sa pritom z faktu, že prakticky v každej učebnici didaktiky sa vzdelávanie vysvetľuje v zásade ako proces v ktorom sa poznatky a činnosti transformujú na vedomosti a zručnosti. A keďže v danom prípade sa softvér BIKE využíva niekoľko rokov na počítačovú podporu výučby, termín knowledge sa prekladá ako vedomosť, čo by malo byť korektné a každému zrozumiteľné. 6 Aspekty počítačovej podpory s BIKE Aj keď prínosy nasadenia počítačov pre vzdelávanie sú neodškriepiteľné, zabúda sa na to, že technológia sama o sebe „nemá didaktickú podstatu“ a jej úloha sa často preceňuje. Z tohto hľadiska je veľmi zaujímavé tvrdenie Dillenbourga, ktorý v [15] špecifikuje „štyri základné mýty“ týkajúce sa preceňovania technológií vzdelávania, ktoré podľa neho

25


v súčasnosti strácajú svoju predchádzajúcu vysokú prestíž. Prvým je preceňovanie efektu použitia médií vo výučbe, druhým futuristický prístup o vzostupnom úspechu aplikácií eLearningu, tretím predpoklad, že najlepšie výsledky sa dosiahnu vtedy, keď technológia je čo najviac podobná tradičnej praxi a štvrtým, že učiteľ nie je ani „čarodejníkom“ ani nejakým nezáväzným sprievodcom. Podľa neho médiá sami o sebe ešte nezaručia pedagogické inovácie. Argumentuje aj tým, že „nedostatky technológie nemožno donekonečna ospravedlňovať nedostatkom zručností učiteľov“. Títo podľa neho majú dnes už veľmi dobré počítačové zručnosti. Zaujímavé je aj tvrdenie, že imitovanie tradičného campusu alebo inštitúcie nepomáha učiteľom vo využití všetkých možností technológií (to je zrejme aj prípad Moodle alebo tzv. vzdelávacích balíkov). Obecné tvrdenie, že ak má pedagog učebné pomôcky k dispozícii, ešte neznamená, že budú skutočne aj prínosom pre osvojovanie si vedomostí a ich nevhodné použitie môže pôsobiť kontraproduktívne, čo platí aj pre technológiu [16]. Tieto výhrady voči technológií v prípade BIKE však „nehrozia“, pretože sa vyvíjal na empirickom základe a využíval sa na generovanie elektronických učebných a študijných textov. Tento edukačný softvér, resp. jeho časť Zápisník, ktorú používajú študenti, je sám o sebe súčasne aj editorom jednoduchých WEB-stránok. Jeho hlavnou silou je najmä to, že umožňuje užívateľovi interaktívne vytvárať hypertextové alebo hypermediálne učebné pomôcky tak, ako ich definuje napr. Dostál v [16]. Nevyžadujú sa pritom žiadne špeciálne informatické zručnosti. Z hľadiska pochopenia podstaty funkcie softvéru BIKE je cenný teoretický článok Stolára, ktorý vymedzil v [17] tri paradoxy, čím veľmi dobre vystihol situáciu na súčasnom trhu IKT. V paradoxoch zmieňuje informačný smog spôsobujúci preťaženie jedinca, energiu mu uberajúce jazykové (ne)kompetencie (myslí sa zvládnutie informatiky, aby jedinec udržal krok s vývojom nepružného informatického prostredia) alebo sťažené vyhľadávanie a selekcia relevantných informácií, ktoré je ovplyvnené nerovnakou ontológiou rôznych domén. To podľa neho má za následok, že aj špecialisti toho istého odboru si prestávajú rozumieť (porovnaj s predchádzajúcou diskusiou o terminológii). Stolár zdôrazňuje, že spracovávanie veľkého množstva informácií si vyžaduje iné prístupy a zdôrazňuje celoživotnú potrebu individualizácie vzdelávania. Ďalšie riešenie vidí v zjednodušení


http://jtie.upol.cz

„spôsobu navigovania a ovládania natvrdlých sofistikovaných artefaktov“ a transformácií na prirodzený jazyk jedinca a priblížiť sa tak k humanistickým princípom vzdelávania. Práve potreba riešenia takýchto paradoxov je hnacou silou vývoja softvéru BIKE. Dá sa povedať, že na základnej úrovni užívateľa sú vyriešené všetky tri paradoxy. Princíp BIKE je jednoduchý práve z toho dôvodu, že užívateľ používa prirodzený jazyk, ktorému sa musí stroj prispôsobiť. Čo sa týka meta - prístupu v ponímaní Stolára, zdá sa, že tento je zvládnutý tiež, prípadne aj to, že aplikácia je ešte ďalej, t.j. bližšie k človeku. BIKE má totiž zakomponované v sebe aj čiastočné prvky samoorganizácie vedomostí, čo sa dosahuje špeciálnym postupom indexovania. Aj užívateľské menu je riešené s určitým stupňom interaktivity. Uvedeným tvrdeniam nasvedčuje aj to, že niektorí zahraniční recenzenti chápali BIKE nielen ako edukačný softvér, ale zaradili ho aj do kategórie „knowledge management“ (znalostný, resp. vedomostný manažment) a „soft computing“ (patrí do tzv. umelej inteligence). V tejto súvislosti bolo prelomom vo vývoji BIKE zadefinovanie vedomosti a sformulovanie paradigmy dávkového spracovania vedomostí. Táto bola publikovaná prvý krát v zahraničí v [18] a [19]. Definícia „vedomosti“ je svojím spôsobom ešte vo vývoji. Základom je, že vedomosť sa chápe ako sada, resp. množina štruktúrovaných a neštruktúrovaných informácií s určitým vzdelávacím obsahom, ktoré sú vložené do jedného riadku tzv. vedomostnej (databázovej) tabuľky s určitou štruktúrou. Užívateľ si pritom sám volí spôsob, akým si vedomosti v tabuľkách rozvrhne. Tento jednoduchý prístup umožňuje využívať ohromnú silu konvenčnej databázovej technológie a prirodzeným spôsobom modelovať toky vedomostí medzi zdrojmi (internet, knowhow, e-nosič, tlačoviny) a vedomostnými tabuľkami (ide hlavne o konštrukciu vzdelávacieho obsahu) a medzi tabuľkami a procesmi vo výučbe (ide o programovanie komunikácie a procesov v triede). Bližšie vysvetlenie implementovaných TEL aplikácií na konštrukciu vedomostí a automatizáciu výučby bakalárov presahuje rámec tohto príspevku. Detailnejší popis je uvedený v [20]. Riešenie počítačovej podpory, či už ide o TEL alebo eLearning sa vyznačuje obrovskou variabilitou potenciálnych prístupov. Nakoľko vzdelávanie je ľuďom veľmi blízke, môžu sa metódy výskumu niekedy zdať hlavne laikom ako menj vedecké, v porovnaní s tým, keď sa

26


počítače nasadzujú na neživé, technické systémy. V tejto súvislosti možno spomenúť zdroj [21], kde Chesler poukazuje na skutočnosť, že dogma o akejsi správnej vedeckej metóde sa síce môže hodiť určitej inštitúcii alebo vládnym agentúram prideľujúcim granty, avšak vôbec nemusí viesť k dobrému výskumu, t.j. výskumu, ktorý je validný a užitočný pre danú vedeckú komunitu a „svojpomocné hnutie“. V prípade vývoja BIKE zmienené zadefinovanie vedomostí, resp. sformulovaná paradigma ich dávkového spracovania sa môžu javiť pre niekoho terminologicky sporné, avšak tento prístup umožnil riešiť aj konverziu tzv. tacitných vedomostí na explicitné (bližšie v príspevku na konferencii ICL – IGIP zameranej na inžiniersku pedagogiku [22]). Obdobne sa BIKE prezentoval aj ako systém na spracovávanie vedomostí [23]. Hoci desiatky recenzentov nemali námietky voči koncepcií vedomostí v terminológii softvéru BIKE, v praxi došlo aj k situácii, že to oponenti označili za „terminologicky neprípustné“ (porovnaj s [17], že špecialisti toho istého odboru si prestávajú rozumieť, odhliadnúc od faktu, že vo výskume je osobná sloboda a nik nemá právo zakazovať formulovať hypotézy a definície).


http://jtie.upol.cz

Obr. 3: Ukážka z tvorby študijných a učebných textov v režime online alebo off-line zrejmé, že takéto aplikácie zvyšujú kvalitu výučby (minimálne z hľadiska názornosti a rozmanitosti vzdelávacieho obsahu).

Ďalším poznatkom z implementácie TEL bolo zistenie, že ak sa má výučba automatizovať, treba počítaču „pomôcť“ tým, že učiteľ musí hľadať spôsob, ako v čo najväčšej miere typizovať alebo zjednotiť vzdelávací obsah a procesy. Z hľadiska programovania to znamená, že učivo sa tým zmení na štruktúrované a pôvodne nedefinované procesy sa dajú popísať sekvenciou čiastkových krokov. To radikálne zjednodušuje programovanie. Táto skúsenosť sa získala pri riešení počítačovej podpory písania semestrálnych prác. Pôvodný stav bol taký, že študenti si vyberali z desiatok tém a na konci semestra mali odovzať prácu v rozsahu 5-10 strán. Výsledok bol však taký, že študenti odovzdávali práce o rozsahu 2030 strán a evidentne celé bloky textov mali stiahnuté a prekopírované z internetu. Išlo o prvákov bakalárov, ktorí si vôbec neboli vedomí, že ide o plagiarizmus. V rámci modelovania TEL sa zvolila cesta typizovať všetko, čo sa dá. Riešenie spočívalo v tom, že sa zadala len jedna hlavná téma s piatimi subtémami a všetci študenti museli použiť jednotnú šablónu s povinnými kapitolami, napr. kapitola 3 bola určená na výpočty. Priebežné informácie museli dodávať cez komunikačný kanál predmetu a sledovať inštrukcie k písaniu práce počas celého semestra. Súčasťou odovzdania práce bolo dodať aj zvukový súbor, v ktorom počítač

7 Príklady výstupov TEL do výučby Ako vidieť už aj z obr. 1 a 2, výsledkom implementácie TEL je veľké množstvo rôznych kategórií výstupov do prostredia databázy alebo na internetový server fakulty. Systém podpory jednotlivých predmetov ilustruje obr. 3 na príklade predmetu Základy BOZP. Študent kliká na učebný text v ľavom navigačnom pruhu a v pravom okne sa zobrazujú výstupy - v danom prípade schéma, ktorú študent vypracoval v rámci semestrálnej práce; učivo pre meranie hluku (fotka z merania je z riešenia úlohy APVV) a materiál na posudzovanie rizík s linkami na internetové vzdelávacie materiály. V kontexte s paradoxami v [17] je z výstupu programu na obrazovku vidieť, že vedomosti (vzdelávací obsah) sú skoncentrované, navigácia medzi nimi jednoduchá a pre užívateľa prirodzená, s minimálnym počtom rozhraní. V praxi sa ukázalo, že riešenie počítačovej podpory technických alebo informatických predmetov (Chémia a Programovacie jazyky) je niekoľkonásobne jednoduchšie než predmetov všeobecnejšieho charakteru (Základy BOZP, Základy environmentalistiky, Semestrálne projekty). Z obr. 3 by malo byť tretej osobe tiež

27


nahovorí po anglicky cca 1 min. obsah práce. Spojením zvukových súborov vznikol študijný audio-text, ktorý sa umiestnil na komunikačný kanál predmetu. Postup


http://jtie.upol.cz

potreba naprogramovať virtuálne výpočtové prostredie. Dôvodom bol fakt, že študenti prváci majú slabšie vedomosti z chémie. Tie sú potrebné vo výučbe Základov environmentalistiky. Naprogramovala sa im preto tzv. chemická kalkulačka, ktorú museli študenti povinne použiť na výpočty do kapitoly 3 semestrálnej práce. Ide v podstate o e-zbierku vyriešených príkladov. Jej použitie ilustruje obr. 5, kde je vyznačený postup výpočtu pre ideálny plyn. Študent sa po zadaní hesla dostane na výpočtový priestor fakultného servera a ako je vyznačené na obrázku, vyberie si niektorý z vyriešených príkladov. Podľa potreby si potom precvičuje výpočet zadávaním vlastných vstupných hodnôt.

a výstupy ilustruje obr. 4, kde je vyznačené, že po kliknutí na [PHOTOSYNTHESIS - mp3] v priestore komunikačného kanála (študenti to volajú internetové fórum) zaznie zmienený cca päťminútový text, ktorý hovorí stroj - počítač. Prekvapujúcim výsledkom bolo, že sa takto viacmenej náhodne eliminoval prechádzajúci plagiarizmus. Taktiež do predmetu, ktorý sa vyučuje v slovenskom jazyku, sa implementovala angličtina a počítačové zručnosti (technológia Text-To-Speech a práca s audioformátmi).

Obr. 4: Komunikačný kanál ZE – výber z riešenia TEL pre písanie semestrálnych prác

Obr. 5: Ukážka virtuálneho výpočtového priestoru – chemická kalkulačka

V tejto súvislosti treba zdôrazniť aj ďalší dôležitý aspekt z riešení TEL, a síce, že nie každá nová technológia je priamo vhodná pre výučbu. Učitelia, ktorí sa zaoberajú počítačovou podporou musia obvykle riešiť aj okruh týchto problémov. Ináč povedané, musia vymyslieť ako a či vôbec sa dá prispôsobiť nová technológia ich výučbe. V našom prípade možno uviesť ako príklad technológiu Speech Reckognition (počítač zapisuje hovorený text), ktorá sa skúšala aplikovať na dávkové rešerše v BIKE. Táto sa zatiaľ neosvedčila. Jedným z dôvodov je aj to, že tieto softvéry si vyžadujú určitý čas, kým počítač rozpozná reč užívateľa. No a vzhľadom na to, že dostupné systémy sú nastavené na angličtinu, je natrénovanie počítača časovo náročné, hlavne ak agličtina nie je rodným jazykom učiteľa alebo študenta. Preferovanie didakticko – riadeného prístupu pre TEL s typizáciou učiva a procesov prinieslo ďalší špecifický výsledok v tom, že vznikla

Okrem toho, že študenti - bakalári využívajú výstupy participačného akčného výskumu v rámci výučby niekoľkých predmetov, súčasťou výskumu TEL bolo aj riešenie diplomových prác. Po pozitívnej skúsenosti využitia Zápisníka na jazykovú podporu v predmete Technická angličtina (jeho použitie zvládla učiteľka jazyka s bežnými informatickými zručnosťami), bolo zámerom zistiť, či ho dokážu samostatne používať aj študenti. Samotný BIKE je databázová aplikácia, ktorá má prvky tzv. umelej inteligencie a predstavuje prázdny systém, ktorý si užívateľ napĺňa podľa potreby vedomosťami. Ich úlohou bolo teda naplniť aplikáciu vlastným pedagogickým alebo inžinierskym obsahom. Výstupom riešení diplomových prác obhájených v r. 2010-2011 na Katedre inžinierskej pedagogiky bol eLearningový materiál na výrobu závitov, riešenie podpory učebných štýlov a

28


transferu kultúrneho vedecko-technického dedičstva zo zdrojov z predinternetového obdobia do výučby (súčasťou bola digitalizácia odborných kníh). Obdobne v r. 2011-2012 študenti externisti samostatne riešili podporu jazykových a informatických zručností. Obr. 6 ilustruje tieto výstupy, ktoré sa sprístupnili bakalárom prostredníctvom komunikačného fóra. Učitelia aj bakalári môžu teraz tieto vzdelávacie materiály využívať.


http://jtie.upol.cz

line), ktorý okrem edukačného softvéru (BIKE, Zápisník) tvorí vzdelávacie prostredie na fakultnom serveri s učebnými textami, knižnicami, komunikačnými kanálmi a virtuálnym výpočtovým prostredím, vrátane tútoriálov a testov. V súčasnosti sa počítačovej podpora výučby chápe ako automatizácia vzdelávacích procesov. Základom sú vedomosti, ktoré sú zadefinované. Z z informatického hľadiska sa sformulovala aj paradigma umožňujúca ich hromadné spracovávanie. Novým prvkom je typizácia a zjednocovanie učiva, komunikácie a procesov výučby. To umožnilo automatizovať výučbu aj v prípadoch, ktoré by sa ináč s počítačom nedali riešiť, t.j. keď informácie, vedomosti a procesy nie sú dostatočne štruktúrované a definované (čo je vo výučbe väčšina prípadov). Vzhľadom na sofistikovanosť a rozmanitosť procesov vzdelávania je preto ďalší vývoj v podstate nikdy nekončiaci príbeh. A nie zanedbateľným faktom je navyše aj to, že ide asi o jedno z najlacnejších riešení TEL, aké existujú na úrovni jednotlivca, pretože okrem softvéru BIKE stačí operačný systém Windows a pripojenie na internet s prideleným priestorom na fakultnom serveri.

Obr. 6: Ukážka výstupov diplomových prác integrovaná do komunikačného fóra bakalárov

Tento príspevok je súčasťou riešenia projektu KEGA č. 047STU - 4/2012: Vybudovanie online učebne pre dynamické vzdelávanie študentov stredných a vysokých škôl z oblasti návrhu a výroby tvarovo zložitých súčiastok.

8 Záver Článok priblížil výsledky dlhodobého výskumu implementácie tzv. technology enhanced learning do výučby bakalárov na Materiálovotechnologickej fakulte STU. Súčasne priblížil politiku EU pre IKT v tejto oblasti a diskutovali sa niektoré technologické, didaktické a terminologické aspekty. Prezentovali sa skúsenosti s počítačovou podporou výučby bakalárov získané na báze vývoja vlastného softvéru BIKE orientovaného na osobnú podporu učiteľa a činností, ktoré bežne vykonáva. To sa týka nielen konštrukcie učebných a študijných materiálov, komunkácie a procesov výučby v triede, ale aj administratívnych, hodnotiacich a ďalších súvisiacich činností. V danom prípade sa technológia prispôsobuje učiteľovi, ako kľúčovej osobe vo vzdelávaní. Predprogramované edukačné prostredie BIKE je jeho „partnerom“, ktorý mu pomáha činnosti automatizovať a okrem zvýšenia produktivity zvyšovť aj kvalitu výučby. Na rozdiel od súčasnej praxe, ktorá preferuje technologicko - riadený prístup k TEL, sa v článku zdôraznil didakticko - riadený prístup. Výstupmi z pilotných aplikácií do výučby bakalárov je systém TEL (online/off-

6 Literatúra [1] ICT - Information and communication technologies Work programme 2013 [online]. [Cit.-2012-10-11]. Dostupné z: http://cordis. europa.eu/fp7/ict/docs/ict-wp2013-10-7-2013with-cover-issn.pdf. [2] MATUSU, R., VOJTESEK, J., DULIK, T. Technology-enhanced learning tools in European higher education. In Proceedings of the 8th WSEAS international conference on Distance learning and web engineering. Santander, Cantabria, Spain, 2008. [3] Paul S. Goodman et al. Technology Enhanced Learning: Opportunities for Change. Laurence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ, USA, 2002. [4] DERRY, J. Technology - Enhanced Learning: A Question of Knowledge. Journal of Philosophy of Education. 2009, 42:505–519. [5] MEIER, R. Global Trends in Engineering Education. 41st International Conference on Engineering Pedagogy, Villach, Austria, 2012.

29


[6] LAURILLARD, D. Technology Enhanced Learning as a Tool for Pedagogical Innovation. Journal of Philosophy of Education, 2008, 42: 521–533. [7] Balacheff, N., Ludvigsen, S., Jong, T., Lazonder, A., Barnes, S. (Eds.). Technology Enhanced Learning. Principles and Products. Springer, 2009, XXVI, 326 p. [8] SVETSKÝ, Š. et al. Five years of research into technology-enhanced learning at the Faculty of Materials Science and Technology. In: Research papers Faculty of Materials Science and Technology Slovak University of Technology in Trnava. Vol. 19, No. 30 (2011), p. 105-114. [9] ALLISON, L. Key issues in the design and delivery of technology-enhanced learning [online]. London: Facet Publishing [Cit. 2012-04-11] Dostupné z: http://www.facetpubli shing.co.uk/ downloads/file/sample_chapters/developing_nle_C h4.pdf. [10] Programme Specification for M.Sc. Education (Learning!and!Technology) [online]. Department of Education, University of Oxford. [Cit.-2012-11-11]. Dostupné z: http://www. Edu cation.ox.ac.uk/wordpress/wp-content/uploads/20 10/09/MScEducationLTProgSpec1213.pdf [11] TUŠANOVÁ, A., PARALIČ, J. Príklad využitia webových technológií pre internetový marketing. 5th Workshop on Intelligent and Knowledge oriented Technologies WIKT 2010. Proceedings. 2010, Bratislava. [12] KOVÁČ, J. Podniková inteligencia, analytika a proces objavovania znalostí v databázach. 5th Workshop on Intelligent and Knowledge oriented Technologies WIKT 2010. Proceedings. 2010, Bratislava. [13] LAVRIN, A., ZELKO, M. Cez informačnú gramotnosť k manažmentu znalostí. Proceedings of the 8th International Conference on Systems Integration 2000, Prague, ISBN 80-245-0041-8. [14] KIDWELL, J. J., VANDER LINDE, K. M., JOHNSON, S. L. Applying Corporate Knowledge Management Practices in Higher Education. Gerald Berbom ed., Information Alchemy - Villey Company, 2001. [15] DILLENBOURG, P. Integrating technologies into educational ecosystems. Distance Education, Routledge - Taylor & Francis Group (2008), Vol. 29, No. 2, p.127-134. [16] DOSTÁL, J. Multimedia, hypertext and hypermedia teaching aids a current trend in education. Journal of Technology and Information Education. 2009, Olomouc - EU, Univerzita Palackého, Ročník 1, Číslo 2, s. 18 -

30


http://jtie.upol.cz

3. ISSN 1803-537X (print). ISSN 1803-6805 (online). [17] STOLÁR, A. META-EDUCATION. 2009, Olomouc - EU, Univerzita Palackého. Journal of Technology and Information Education. 2009, Olomouc - EU, Univerzita Palackého, Ročník 1, Číslo 1, s. 7 - 18. ISSN 1803-537X (print). ISSN 1803-6805 (on-line). [18] SVETSKÝ, Š. et al. The Implementation of the Personalised Approach for Technology Enhanced Learning. Lecture Notes in Engineering and Computer Science, ISSN 20780958, Volume 2186, Issue 1, Year 2010, str. 321323. - registrovaný vo Web of Science. [19] MORAVČÍK, O. et al. Experiences with the Personalised Technology Support for Engineering Education. In: Proceedings of the 2010 AaeE Conference. 2010, Australia, Sydney. ISBN 978-0-646-54610-0, s. 532-538. [20] SVETSKÝ, Š. Praktické aspekty konštruovania vedomostí a automatizácie výučby v rámci technológiou zdokonaľovaného vzdelávania a eLearningu. Trnava: STU v Bratislave MTF, 2012, 129 s. (habilitačná práca). [21] CHESLER, M. A. Participatory action research with self-help groups: An alternative paradigm for inquiry and action. American Journal of Community Psychology. 1991, 19, (5), p. 757-768. [22] SVETSKÝ, Š., MORAVČÍK, O., ŠTEFÁNKOVÁ, J., SCHREIBER, P. IT Support for Knowledge Management within R&D and Education. In: ICL 2012 - 41st International Conference on Engineering Pedagogy, 26 - 28 September, Villach, Austria. IEEE Catalog Number: CFP1223R-USB. IEEE, 2012. [23] SVETSKÝ, Š., MORAVČÍK, O., TANUŠKA, P., ŠTEFÁNKOVÁ, J., SCHREIBER, P., VAŽAN, P. The Particular Approach for Personalised Knowledge Processing,” Advances in Computer Science, Engineering & Applications. Advances in Intelligent and Soft Computing, Berlin Heidelberg: Springer - Verlag, 2012, Volume 166, pp. 937 -946. Ing. Štefan Svetský, Ph.D. Detašované pracovisko Materiálovotechnologickej fakulty so sídlom v Trnave STU Partizánska 131/2 018 51 Dubnica nad Váhom, SR Tel: +421 42 442 2375, E-mail: [email protected] Www pracoviska: www.mtf.stuba.sk



THEORETICAL http://jtie.upol.cz ARTICLES

PRESCHOOL EDUCATION VERSUS CURRICULAR REFORM Eva ŠMELOVÁ Abstract: The curricular reform, its strategies and implementation requires a systematic and thorough reflection that should monitor the impact and effect on education at all levels. The curriculum is being reviewed in order to react to and eliminate any problems with an objective to increase the quality of Czech education. The aim of the article is to inform readers about the current issues of the ongoing curricular reform in the Czech Republic with an emphasis on preschool education in the context of a research study performed within a Czech Science Foundation scheme at the Faculty of Education, Palacký University, Olomouc focusing on children’s readiness for starting compulsory school attendance. The research was carried out from 2009 to 2012 and provided data that identify problem areas in preschool education. Key words: curriculum, reform, curriculum review, kindergarten, preschooler, school maturity, research, compulsory school attendance PŘEDŠKOLNÍ VZDĚLÁVÁNÍ VERSUS KURIKULÁRNÍ REFORMA Resumé: Kurikulární reforma, její strategie a uvádění do praxe vyžaduje systematickou a důslednou reflexi, která by měla sledovat její dopad a efekty ve vzdělávání na všech úrovních škol. Revize kurikula by měla reagovat a eliminovat zjištěné problémy, s cílem zvyšovat kvalitu českého školství. Cílem příspěvku je seznámit čtenáře s aktuálními otázkami probíhající kurikulární reformy v České republice se zaměřením na oblast předškolního vzdělávání v kontextu výzkumu, který byl realizovaný v rámci GAČR na Pedagogické fakultě UP v Olomouci a zabýval se na připraveností dětí k zahájení povinné školní docházky. Výzkum probíhal v letech 2009 – 2012 a poskytl mimo jiné data, která avizují problematické oblasti v předškolním vzdělávání. Klíčová slova: kurikulum, reforma, revize kurikula, mateřská škola, dítě předškolního věku, školní zralost, výzkum, povinná školní docházka. vždy vytvářejí s ohledem na vlastní ekonomickou situaci či zájmy obce potřebné podmínky. K dalším prioritám patří zvyšování kvality vzdělávání prostřednictvím vzdělávacích programů, které reflektují potřeby moderní, demokratické společnosti. Z analýzy naplňování cílů Bíle knihy (2001), která byla zveřejněna v roce 2009, vyplývá řada problémů, které se přímo dotýkají práce škol a mohou vést ke snížení kvality vzdělávací práce a jejich výsledků. Například avizovaný Státní program nebyl zpracovaný a jeho absence, jako zastřešujícího dokumentu, se odráží v nejednotně pojímané vizi dodnes. Pokud vezmeme v úvahu, že vize představuje základní sjednocující východisko reformy jako procesu, je zřejmé, že již na samém začátku došlo k zásadnímu pochybení. Uvedená skutečnost se ukazuje doposud, a to v nepochopení a v nedostatečném přijetí současného kurikula. Každá odborná publikace managementu seznamuje se základními kroky při zavádění

1 Úvod Po roce 1989 dochází v naší zemi k zásadním politickým, ale i společenským změnám, které se přímo dotýkají vzdělávací politiky státu, a to v evropském i globálním kontextu. Za významný mezník v tomto procesu lze považovat vydání Národního programu rozvoje vzdělávání v České republice (Bílá kniha, 2001). Dokument vymezil východiska proměn českého školství. Nastavenou strategii lze považovat za soubor podnětů pro práci škol v souladu s jejich podmínkami a možnostmi. Jedná se o otevřený dokument, který musí procházet v určitých časových intervalech nezbytným kritickým posouzením, s ohledem na potřeby společnosti. 2 Předškolní vzdělávání v kontextu naplňování cílů vzdělávací politiky Jedním z hlavních cílů vzdělávací politiky je posílení rozvoje předškolního vzdělávání. V současné době je plnění tohoto cíle zejména v rukou místních orgánů měst a obcí, které ne

31


změny, kde musí být jasná vize a připravený terén pro její implementaci. Ta potom může následovat, ale ne chaoticky. Jedná se o proces, vyžadující systematické monitorování s cílem eliminovat a pružně reagovat na možné problémy. Ani v této oblasti nebylo postupováno promyšleně. Proces monitoringu lze považovat za nedostatečný. Částečný pohled na implementaci nového kurikula přinášela sice Česká školní inspekce, Rychlá šetření NÚV (2002 – 2008) a dílčí výzkumy. Komplexní pohled ale postrádáme. První verze Rámcového vzdělávacího programu pro předškolní vzdělávání (dále RVP PV), určená jako pokusná, byla vydaná v roce 2001, v roce 2005 byl RVP PV schválený a od 1. 9. 2007 se stává závazným kurikulárním dokumentem. Přestože od roku 2001 uplynulo dvanáct let, stále se setkáváme s nepochopením koncepce kurikula, jeho terminologie, pojetím cílů apod. (Šmelová 2004, 2008, 2009). Jak ukazuje praxe, RVP PV na pedagoga a jeho odbornost klade vyšší nároky. Tato oblast se přímo dotýká profesního a dalšího vzdělávání předškolních pedagogů. Byla tedy skutečně na počátku příprava učitelů pro práci s novým kurikulem systematická a na odpovídající odborné úrovni? Zde je nutné připomenout počátky, kdy do vzdělávání vstupovala řada lektorů a vzdělávacích institucí mnohdy bez potřebné znalosti problematiky. S podobnými problémy se setkáváme i např. na základních školách, jak uvádí např. Fasnerová, Petrová (2008). Uvedené skutečnosti se odrážejí v mateřských školách nejenom na úrovni školní, ale následně i v projektování na úrovni třídy, kde k zásadním problémům patří nezvládnutí plánovat vlastní práci s ohledem na potřebu a možnosti jednotlivých dětí. Zde si můžeme položit další otázky: Do jaké míry se tyto skutečnosti odrážejí do kvality práce předškolního pedagoga? Existuje souvislost mezi uvedenými problémy a vysokými počty odkladů školní docházky?


http://jtie.upol.cz

v Olomouci uskutečnili v letech 2009 – 2012 výzkum, v němž se zaměřili na připravenost dětí k zahájení povinné školní docházky české populace v kontextu předškolního kurikula. Současně provedli výzkumná šetření se stejnou metodologií ve spolupráci se zahraničními partnery ve Slovinsku, na Slovensku a v Polsku. Výzkumný soubor ČR zahrnoval 931 dětí. Z hlediska pohlaví bylo ve sledovaném souboru celkem 405 dívek (průměrný věk (73,31 měsíce), 49 dívek s odkladem školní docházky (průměrný věk 76,63 měsíce), chlapců bylo 376 (průměrný věk 73,84 měsíce), chlapců s odkladem školní docházky bylo 101 (průměrný věk 77,67 měsíce). Byla použita jednotná testová baterie, která obsahovala sadu deseti testových úkolů. Pro ilustraci prezentujeme v příspěvku výsledky orientačního testu školní zralosti (Jirásek, 1982), který patří již po mnoho let k nejefektivnějším orientačním testům pro danou oblast. Pro naše potřeby nám predikuje slabá místa a rezervy v současném předškolním vzdělávání, které se vztahuje k přímé pedagogické práci učitele mateřské školy. Test obsahuje tři úkoly: A. Kresbu mužské postavy (JAZ) B. Napodobení psacího písma (JBZ) C. Obkreslení skupiny bodů (JCZ) Hodnocení je prováděno na pěti bodové klasifikační stupnici. Ad 1 Děti bez odkladu školní docházky chlapci (376) děvčata (405) JAZ 2,83 2,44 JBZ 2,53 2,27 JCZ 2,28 2,14 Výsledky ukazují, že ve všech třech úkolech dosahují děvčata ve srovnání s chlapci lepších výsledků. Hodnocení ve všech oblastech u obou skupin se pohybuje v průměru nebo na jeho dolní hranici. Ad 2 Děti ve vztahu ke vzdělání rodičů základní středoškolské vysokoškolské JAZ 2,86 2,58 2,51 JBZ 2,69 2,31 2,3 JCZ 2,35 2,19 2,13

3 Co ukazuje výzkum Pracovníci Katedry primární a preprimární pedagogiky (Šmelová), Katedry psychologie a patopsychologie (Petrová, Plevová, Pugnerová, Křeménková, Dařílek) a Ústavu speciálně pedagogických studií (Souralová) na PdF UP

Výsledky ukazují, že ve všech třech úkolech dosahují nejlepších výsledků děti rodičů s vysokoškolským vzděláním. V této souvislosti

32


můžeme konstatovat, že významný vliv vzdělání rodičů se nám potvrdil u většiny testových úkolů.


http://jtie.upol.cz

umožní učiteli kvalifikovaný přístup k dítěti a k realizaci edukačního procesu tzv. „šitého na míru“. V této souvislosti stojí za zmínku připomenutí Vygotského „zóny nejbližšího vývoje“, kterou definuje jako vzdálenost mezi dvěma rovinami, a to úrovní současného vývoje, kde je dítě schopno řešit problémy samostatně a úrovní, kde dítě potřebuje k řešení pomoc druhého. Stávající úroveň představuje míru minulého vývoje. Zóna nejbližšího vývoje představuje potenciál procesů, které dozrávají. (Bertrand, 1998) Dnešní předškolní vzdělávání zdůrazňuje odklon od transmisivních přístupů. Východiska pro současné pojetí nalézáme tedy např. v kognitivně psychologických teoriích (Piaget) či sociokognitivních teoriích (Vygotskij). Do určité míry můžeme do přímé souvislosti dávat učitelovo pojetí kurikula a již zmiňované odklady školní docházky. Zahájení povinné školní docházky představuje významný a náročný mezník v životě dítěte, na nějž jsou kladeny nové nároky. Dítě současně vstupuje do nových rolí, což je spojeno s adaptačními problémy, které u většiny dětí po krátké době ustupují. Setkáváme se ale i se skupinou dětí, jejichž schopnost nepřizpůsobení se školním podmínkám přetrvává, což sebou nese řadu „nabalujících“ se problémů, které většinou vyústí ve školní neúspěšnost. Východiska zde sice jsou, dítě se může např. vrátit zpět do MŠ, ale toto řešení může mít nepříznivý dopad, který se odrazí v negativním vztahu ke škole, učení, ale i v samotném sebepojetí jedince. Tlak rodiny na lepší výkon dítěte může vyústit do různých psychických problémů (ranní zvracení, bolesti hlavy, poruchy spánku). Zralost CNS dítěte ve vztahu k připravenosti pro zahájení povinné školní docházky považujeme za zásadní, ale vliv prostředí sehrává taktéž významnou roli. Mateřská škola má řadu možností pomoci, a to nejenom přímým pedagogickým působením, ale i prostřednictvím spolupráce s rodiči, odborníky atd. Pomoci vybavit dítě pro vstup do základní školy nezbytnými elementárními kompetencemi by mělo i kvalitní kurikulum, které udává směr a je oporou pro působení učitele. Domníváme se, že by pomohla rekonstrukce stávajícího kurikula, a to z hlediska výstupů do dvou věkových kategorií (3 – 5, 5 – 6). Nově nastavené výstupy by ukázaly učitelům včas na problematické oblasti a pomohly by jim

Ad 3 Děti s odkladem a bez odkladu školní docházky s odkladem bez odkladu JAZ 3,03 2,63 JBZ 2,96 2,4 JCZ 2,37 2,21 Výsledky potvrzují, že děti s odkladem školní docházky, i po jeho absolvování, ve všech oblastech dosahují slabší výsledky ve srovnání s dětmi bez odkladu školní docházky. Upozornit ale musíme na to, že u dětí s odkladem došlo vždy k výraznému zlepšení. Pokud bychom si ukázali i další ve výzkumu sledované oblasti, setkali bychom se převážně s velmi podobnými výsledky. Uvedená skutečnost nás upozorňuje, že děti se ve sledovaných oblastech pohybují v průměru, mnohdy spíše na jeho dolní hranici. Jako významné se ukazují výsledky ve prospěch dětí rodičů s vyšším vzděláním. Za zcela zásadní považujeme výsledky, které hovoří ve prospěch odkladů školní docházky. Tuto skutečnost zcela jistě ovlivňuje vyšší úroveň zralosti CNS, děti již jsou soustředěnější, dosahují lepší úrovně celkové koordinace pohybu apod. Celý výzkum je podrobně popsaný v publikaci Šmelová, Petrová, Souralová a kol. (2012), kde se autorský kolektiv věnuje zejména české populaci dětí. Anglická verze publikace se zaměřuje i na komparaci populace dětí z Česka, Slovinska, Slovenska a Polska. 4 Výsledky výzkumu jako možné východisko revize kurikula Zásadní problém v práci mateřských škol spatřujeme v nedostatečné dovednosti či nedocenění projektování v souladu s vývojovou úrovní dítěte, s ohledem na jeho individualitu, zájmy a potřeby. RVP PV učitelům pouze říká, čeho má dítě v rámci svých možností dosáhnout před zahájením povinné školní docházky, což ale vyžaduje kvalitní orientaci pedagoga ve vývojových řadách dítěte předškolního věku a zvládnutí pedagogické diagnostiky. Jedná se o zásadní dovednosti, které se odrážejí v přípravě podnětného prostředí, ve výběru vhodných her a vzdělávacích aktivit s ohledem na individualitu dítěte. To vše potom

33


systematicky s dítětem pracovat celý rok před zahájením povinné školní docházky. Opomíjena by neměla být návaznost a užší propojenost preprimárního a primárního vzdělávání. Dítě do základní školy nevstupuje jako „nepopsaná deska“, jak někdy slyší učitelé mateřských škol od svých kolegů ze školy základní, ale je již vybavené řadou dovedností, poznatků apod., na něž by měla škola navazovat.


http://jtie.upol.cz

[7] ŠMELOVÁ, E. Terminologie RVP PV jako pedagogický problém. In Hornáčková, V. Dítě předškolního věku a jeho paidagogos: sborník příspěvků z mezinárodní vědecké konference [CD-ROM], Hradec Králové: PdF, 2009. ISBN 978-80-7041-647-1. [8] ŠMELOVÁ, E., PETROVÁ, A., SOURALOVÁ, E. a kol. Připravenost dětí k zahájení povinné školní docházky v kontextu současného kurikula. Olomouc: UP, 2012. ISBN 978-80-244-3345-5. [9] ŠMELOVÁ, E., PETROVÁ, A., SOURALOVÁ, E. a kol. Pre-school education in the context of curriculum. Olomouc: UP, 2012. ISBN 978-80-244-3370-7. [10] ŠMELOVÁ, E., PETROVÁ, A., SOURALOVÁ, E. a kol. Připravenost dětí k zahájení povinné školní docházky v kontextu současného kurikula. Olomouc: UP, 2012. ISBN 978-80-244-3345-5.

5 Závěr I když si předškolní vzdělávání neklade za cíl přípravu dítěte na vstup do školy, musíme si uvědomit, že dítě připravujeme pro život a součást jeho života je i vstup do základní školy jako navazující vzdělávací etapy na předškolní vzdělávání, které je sice nepovinné, ale velmi významné pro další vývoj jedince. 6 Literatura [1] BERTRAND, Y. Soudobé teorie vzdělávání. Praha: Portál, 1998. ISBN 80-7178-216-5. [2] FASNEROVÁ, M, PETROVÁ, J. Zkušenosti s novou školskou reformou na základní škole. In Škola v dialogu kultury, pedagogiky a společnosti. Sborník z pedagogické konference. Liberec: TU, 2008. ISBN 978-80-7372-414-6. [3] JIRÁSEK, J. Orientační test školní – příručka. Bratislava: Psychodiagnostika, 1992. [4] LANGMEIER, J., KREJČÍŘOVÁ, D. Vývojová psychologie. Praha: Grada, 2006. ISBN 80-247-1284-9. [5] ŠMELOVÁ, E. Dítě v kontextu současného předškolního vzdělávání. In Pedagogický výzkum jako proměna současné školy. Sborník příspěvků 16. konference ČAPV. [CD-ROM], Hradec Králové: PdF, 2008. ISBN 978-80-7041-958-8. [6] ŠMELOVÁ, E. Práce s výukovými cíli při tvorbě třídního vzdělávacího programu v MŠ. In Profese učitele a současná společnost. Sborník příspěvků z 12. konference ČAPV. [CD-ROM], Ústí nad Labem: UJEP, 2004. ISBN 80-7044571-8.

Dokumenty [1]Analýza naplnění cílů Národního programu rozvoje vzdělávání v České republice (Bílé knihy) v oblasti předškolního, základního a středního vzdělávání [online]. 2009 [citováno: 2013-06-6]. Dostupný z www. msmt.cz. [2] Národní program rozvoje vzdělávání v ČR. Praha: Tauris, 2001. ISBN 80-211-0372-8. doc. PhDr. Eva Šmelová, Ph.D. Katedra primární a preprimární pedagogiky Pedagogická fakulta UP Žižkovo nám. č. 5 771 40 Olomouc, ČR Tel: +420 585 635 105 E-mail: [email protected] Www pracoviště: www.kpv.upol.cz

34



RESEARCH


THE PERCEPTION AND USING OF ICT IN THE DIFFERENT AGE GROUPS Milan KUBIATKO Abstract: The using of information and communication technologies (ICT) is typical for the recent time in the all aspects of human life. Every age group is using ICT due to different purposes and the difference is possible to observe in the time length spent by using of ICT. On the basis of the mentioned fact, there is the dividing of people into the different groups according to using of ICT. One of the dividing is determining the group called “Generation Y” or “Millennial Generation”. This generation comprises people born in 1981 and later. The Generation Y is different in the using of ICT and it has got different perception of ICT in the comparison with older people. The main aim of the investigation was to compare using and perception of ICT, with the focusing on the using and perception of Internet, by two groups of respondents. First group was created by respondents belonging to Generation Y and the second group was created by older respondents, which was called Generation X. The sample size was created by 266 respondents of different work environment, there were presented college students, academic staff, high school students. The Generation Y comprised of 200 respondents, the age range was between 17 – 57 years. As the research tool was a questionnaire with 64 Likert type items focusing on the perception of ICT and 9 items focusing on the using of ICT. The methods of inductive statistic (chi-square for independent samples and t-test for independent samples) were used for the determination of differences. Also, the methods of multidimensional statistic were used for the determination of reliability (Cronbach’s alpha) and validity (explorative factor analysis). Key words: questionnaire, Generation Y and X, information and communication technologies, quantitative methodology VNÍMANIE A POUŽÍVANIE ICT V RÔZNYCH VEKOVÝCH SKUPINÁCH Resumé: Pre súčasnú dobu je typické využívanie informačných a komunikačných technológií (ICT) vo všetkých aspektoch ľudského života. Každá veková skupina využíva ICT kvôli iným účelom a rozdiel je možné sledovať aj v čase strávenom používaním ICT. Na základe uvedených skutočností dochádza k deleniu ľudí do rôznych skupín podľa používania ICT. Jedno z používaných delení vymedzuje skupinu nazvanú „Generácia Y“ alebo „Millennial generácia“. Táto generácia zahrňuje ľudí narodených v roku 1981 a neskôr. Generácia Y sa vyznačuje určitými odlišnosťami vo využívaní a vo vzťahu k ICT v porovnaní so staršími ľuďmi. Vo výskumnom šetrení bolo hlavným cieľom porovnať používanie a vnímanie ICT, pričom zameranie bolo hlavne na internet, dvoma skupinami respondentov. Prvú vytvárali respondenti patriaci do Generácie Y a druhú starší respondenti, ktorá bola pracovne nazvaná Generácia X. Výskumnú vzorku vytváralo 266 respondentov rôzneho pracovného zaradenia, časť z nich bola tvorená vysokoškolskými študentmi, akademickými pracovníkmi, či učiteľmi zo stredných škôl. Do generácie Y bolo zaradených 200 respondentov, vek sa pohyboval v rozmedzí 17 až 57 rokov. Ako výskumný nástroj bol použitý dotazník so 64 položkami Likertovho typu zameranými na vnímanie ICT, s 9 položkami zameranými na používanie ICT. Na stanovenie rozdielov medzi vo vzťahu k ICT a v používaní ICT boli použité metódy induktívnej štatistiky (chí-kvadrát test pre nezávislé výbery a t-test pre nezávislé výbery). Okrem uvedených metód boli použité aj metódy viacrozmernej štatistiky, ktoré slúžili na stanovenie reliability (Cronbachovo alfa) a validity výskumného nástroja (exploratívna faktorová analýza). Klíčová slova: dotazník; generácia Y a X; informačné a komunikačné technológie; kvantitatívne spracovanie dát odvetviach ľudskej činnosti. S touto generáciou je úzko spätý aj ekonomický svet [1]. Pre generáciu Y je možné nájsť väčšie množstvo

1 Úvod Generácia Y nie je používaným pojmom len vo vzdelávacom procese, ale tiež vo všetkých

35


synoným, napríklad net generácia, generácia nového tisícročia (millennial generation) a ďalšie. Ako jeden z prvých, kto oficiálne definuje pojem generácia Y je Tapscott vo svojej práci z roku 1997 [2]. Jeho ponímanie daného pojmu bolo nasledované ďalšími, napríklad [3] v podstate podobne ako Tapscott rozlišuje len medzi generáciou Y, ktorá vníma informačné a komunikačné technológie v pozitívnom význame, v porovnaní s druhou skupinou nazvanou digitálni imigranti. Postupom času definícia generácie Y naberala jasnejšie kontúry. Pre generáciu Y je typické, že vyrastá v globalizovanej spoločnosti, kde nedostatok času a priestoru sa prekonáva ďalším rozvojom a používaním informačných a komunikačných technológii; je to technologická generácia, ktorá chápe počítače (desktopy aj laptopy), e-maily, internet so všetkými ich možnosťami za bežnú súčasť života, niektorí autori uvádzajú, že až nevyhnutnú. Pre generáciu Y je typickým pojmom tzv. glokalizácia (spojenie globalizácie a lokalizácie). Jedinci patriaci do uvedenej generácie ostávajú dlhšie študovať, aby boli vyzbrojení na trh práce, ktorý vyžaduje čoraz viac špecializované a flexibilné pracovné sily. Prežívajú neistotu ohľadne zamestnania, celoživotné zamestnania sú pre nich neznámym pojmom. Pre týchto ľudí je typická preinformovanosť, priepasť medzi tým, čo vedia a tým, čomu rozumejú. Často vytvárajú tzv. ekomunity, kde nachádzajú podporu rovnakozmýšľajúcich. Typickým javom pozorovaným u generácie Y je vykonávanie viacerých vecí naraz, popri práci dokážu telefonovať, počúvať hudbu, sledovať televíziu, byť pripojený k rôznym sociálnym sieťam, k rôznym chatovacím programom, prípadne hrať aj on-line hru. Čo sa týka práce, majú radi flexibilnú pracovnú dobu, a tiež rôzne pracovné prostredia, dokážu pracovať nielen v kancelárii, ale aj v domácom prostredí, prípadne v reštauračnom zariadení, cestou do práce, či z práce, ale aj cez víkendy, či v noci. Autori pri charakteristike uvedenej skupiny píšu aj o jej negatívach. Do popredia sa dostáva najmä oslabenie porozumenia absolútnej morálky a neuznávanie rodiny [4, 5, 6, 7, 8]. Pri definovaní generácie Y dochádza často k problému stanovenia jej hranice. Niektorí autori uvádzajú, že do danej generácie patria jedinci narodení po roku 1980 [9], či 1982 [10]. Ale asi najčastejšie publikovaným rokom je rok 1981, ktorí označuje jedincov patriacich do uvedenej generácie, čiže narodených v roku 1981 a neskôr


http://jtie.upol.cz

[11, 12]. Pred generáciou Y bola generácia X (generácia next, digital generation, MTV generation) (1963 – 1980), rozpätie rokov môže varírovať v závislosti od autora. Pre túto generáciu je typické, že je ovplyvnená predošlou generáciou. Je možné sa stretnúť aj s označením, že sa jedná o generáciu detí s kľúčikom na krku, ktorí boli svedkom rozvodu svojich rodičov, rozšírenia AIDS vo vlastnej generácii a čelia narastajúcej nezamestnanosti, čo je možno spôsobené aj ich nie úplnou znalosťou informačných a komunikačných technológií a tým aj zaostávania v ich adekvátnom používaní v porovnaní s generáciou Y. Zastihol ich prudký rozvoj a rozmach informačných a komunikačných technológií, ktorému nie vždy dokážu čeliť [13]. Pomenované sú aj predošlé generácie (generácia svetových vojen, generácia staviteľov a tzv. baby-boomers) [13]. V porovnaní s generáciou Y sa často dostávajú do porovnania najmä kvôli ich vzťahu a prístupu k informačným a komunikačným technológiám. Do porovnania sa dostáva najmä generácia X, prípadne babyboomers. Výskumné práce sa orientujú buď na to, ako vnímajú jedinci patriaci do generácie Y informačné a komunikačné technológie, prípadne sú porovnávané generácie X a generácie Y. Napríklad vo výskumnej práci Borgesa a kol [11] boli porovnávané práve tieto dve generácie prostredníctvom dotazníka. Autori uvádzajú, že ich výsledky sú v zhode s vnímaním oboch generácií. Twenge [14] vo svojej zhrňujúcej štúdii uvádza, že ľudia patriaci do generácie Y dokážu viac profitovať z informácii, ktoré sú v elektronickej podobe, tiež moderné technológie viac používajú vo svojej práci, či štúdiu. V porovnaní s inými generáciami viac dôverujú informáciám poskytovaným v internetovom prostredí, dokážu vykonávať popri práci aj ďalšie činnosti. Z ďalších vecí autor ešte uvádza, napríklad majú radšej text členený na kratšie segmenty, ako keby mali pracovať s jedným dlhým textom. Výskumné šetrenie Djamasbiho a kol. [15] na meranie pozornosti pri poskytovaní informácií. Autori uvádzajú, že jedinci patriaci do generácie Y majú radšej krátke úseky textu, ktoré sú obohatené interaktívnymi prvkami. Jones a Hosein [16] pri porovnaní mladších a starších respondentov uviedli, že jedinci narodení po roku 1981 vykazujú väčšiu sociálnu zaangažovanosť než starší jedinci, ale len na sociálnych sieťach, viac preferujú používanie chatovacích programov v porovnaní so staršími a podobne ako v predchádzajúcich výskumných

36


šetreniach autori zistili, že mladší študenti radšej pracujú s kratšími textami. Dôvodom výskumného šetrenia je fakt, že výskum podobného charakteru sa v podmienkach Slovenska, či Českej republiky neuskutočnil. Pri tvorbe výskumného nástroja bola snaha sa neodkloniť od doteraz publikovaných prác a vytvoriť výskumný nástroj, ktorý by svojim obsahom postihoval čo najviac aspektov odlišujúcich generáciu Y od ľudí nepatriacich do tejto generácie. Vo výsledkovej časti sú predstavené rozdiely medzi dvoma generáciami, prípadnými ďalšími analýzami by bola výsledková časť predimenzovaná, preto ostatné výsledky sú plánované v ďalších publikačných výstupoch týkajúcich sa danej problematiky.


http://jtie.upol.cz

frekvencie používania (napr. Internet používam na chatovanie), meranej na 4-stupňovej škále (nikdy – v priemere raz za mesiac – v priemere raz za týždeň – takmer každý deň). Možnosti „nikdy“ sa priradila bodová hodnota 1 a možnosti „takmer každý deň“ 4. Tretiu časť tvorilo 64 5bodových položiek Likertovho typu (úplne nesúhlasím-....-úplne súhlasím). Položky boli zamerané na rôzne aspekty ICT, napríklad na vzťah respondentov k chatovacím programom, k sociálnym sieťam, na sťahovanie filmov, či hudby. Položky v dotazníku boli prezentované v pozitívnej (n = 46) aj negatívnej (n = 18) podobe. Pri pozitívnych položkách bol najviac negatívnej možnosti prisúdený 1 bod a najviac pozitívnej bolo priradených 5 bodov. Negatívne položky boli kódované opačne. Celkové skóre ukázalo vzťah k ICT. Ak sa skóre pohybovalo v rozsahu <2,75; 3,25> tak je možné hovoriť o neutrálnom vzťahu, ak bolo nižšie ako 2,75 je možné hovoriť o negatívnom vzťahu, a ak bolo vyššie ako 3,25 je možné označiť vnímanie ICT za pozitívne. Jednou z možností stanovenia validity je posúdenie výskumného nástroja odborníkmi. Po obdŕžaní ich pripomienok boli návrhy na úpravu zapracované do finálnej verzie výskumného nástroja. Na stanovenie validity tretej časti dotazníka bola použitá exploratívna faktorová analýza (viď Analýza dát). Administrácia výskumného nástroja Výskumný nástroj bol distribuovaný medzi respondentov dvoma spôsobmi. Prvým bolo rozdanie papierovej verzie medzi poslucháčov vysokých škôl na prednáške. Druhý spôsob bol elektronickou formou, vtedy bol respondentom zaslaný webový odkaz, po ktorého odkliknutí sa im zobrazil dotazník. Všetci respondenti boli informovaní o anonymite výskumného nástroja, a vyplňovanie nepresiahlo viac ako 20 minút. Analýza dát Po prekódovaní získaných dát do číselnej podoby z tretej časti dotazníku bola aplikovaná exploratívna faktorová analýza s Varimax rotáciou. Pred jej samotným použitím boli na dáta aplikované testy, ktorých hodnoty umožnili použitie faktorovej analýzy (KMO = 0,68; Bartlettov test sféricity χ2 = 4774,81; p < 0,001). Faktorová analýza rozdelila položky z tretej časti dotazníka do siedmych kategórií: 1. Práca a ICT (15 položiek); 2. Internet ako zdroj informácií (6 položiek); 3. Sociálne siete (14 položiek); 4. Bezpečnosť internetu (13 položiek); 5. Ťažkosti s používaním internetu (5 položiek); 6. Dôležitosť internetu (5 položiek); 7. Ďalšie média a internet (6 položiek). Hraničná hodnota

2 Metodika Hlavným cieľom bolo porovnať používanie informačných a komunikačných technológií a ich vnímanie medzi respondentmi patriacimi do generácie Y a staršími respondentmi. Tomuto porovnaniu predchádzalo vytvorenie a overenie výskumného nástroja zameraného na používanie a postoje k ICT. Výskumná vzorka Výskumnú vzorku tvorilo 266 respondentov zo Slovenska a Českej republiky. Respondenti boli z rôzneho prostredia, najpočetnejšiu časť vytvárali respondenti z akademického prostredia (študenti, vysokoškolskí učitelia), ďalej to boli aj učitelia zo základných, či stredných škôl. A do výskumnej vzorky boli zaradení aj respondenti z iného pracovného prostredia. Respondenti boli rozdelení do dvoch skupín, generáciu Y vytvárali respondenti narodení roku 1981 a neskôr. Druhá skupina respondentov bola tvorená staršími jedincami, síce tu boli zaradení aj respondenti narodení skôr ako v roku 1963, ale týchto respondentov bolo veľmi malé množstvo, tak táto skupina bola označená ako generácia X. Z uvedeného počtu respondentov do generácie Y ich patrilo 200 a do druhej skupiny zvyšok. Priemerný vek skúmaných osôb bol 26,36 (SD = 10,39). Najmladší respondent mal 17 a najstarší 57 rokov. Výskumný nástroj Ako výskumný nástroj slúžil dotazník vlastnej konštrukcie pozostávajúci z troch hlavných častí. Prvú časť vytvárali demografické položky (gender, vek a bydlisko). Druhú časť tvorili položky (n = 9) zamerané na používanie informačných a komunikačných technológií. Časť z nich bola dichotomická (napr. Využívam internetbanking – áno / nie) a časť sa týkala

37


faktorového skóre bola 0,30. Výsledky faktorovej analýzy sú uvedené v prílohe 1. Na určenie spoľahlivosti výskumného nástroja bol použitý koeficient Cronbachovo alfa (α). Jeho hodnota pre tretiu časť dotazníka (α = 0,83) indikuje vysokú spoľahlivosť. Hodnota Cronbachovho alfa pre jednotlivé kategórie sa pohybovala v rozmedzí od 0,51 do 0,66, čo je dostačujúce hodnota pre určenie spoľahlivosti jednotlivých kategórií [17]. Pre štatistické vyhodnotenie bol použitý t-test pre nezávislé výbery, ktorý bol aplikovaný pri porovnaní vnímania ICT medzi generáciou Y a generáciou X a tiež pri frekvencii používania rôznych ICT aplikácii. Pri položkách, ktoré boli dichotomické a boli zamerané na používanie ICT bol aplikovaný chí-kvadrát test nezávislosti.


http://jtie.upol.cz

dimenziách dosiahli vyššie skóre respondenti patriaci do generácie Y. V jednoduchosti povedané to znamená, že táto skupina respondentov pozitívnejšie vníma prepojenie informačných a komunikačných technológií s ich prácou, je pre nich viac prirodzené mať zapnuté chatovacie programy, pracovať z domu, používať v pracovnej dobe súkromný mail a takisto aj naopak mimo pracovnej doby používať pracovný mail. Viac-menej je očakávané, že mladší respondenti budú pozitívnejšie vnímať sociálne siete a mať k nim väčšiu dôveru, ako ich starší kolegovia. Čo sa týka poslednej kategórie, v ktorej zistený významný rozdiel mladší respondenti pozitívnejšie vnímajú fakt, že televízne vysielanie sa prenáša na internet a dokážu ho sledovať aj mimo dobu jeho skutočného vysielania. Na grafe je možné vidieť aj skutočnosť, že v dvoch kategóriách dosiahli vyššie skóre starší respondenti. Jedná sa o zaujímavé zistenie, keďže starší respondenti pozitívnejšie vnímajú internet ako zdroj informácií, čo znamená, že majú väčšiu dôveru voči informáciám prezentovaných na internete a tiež majú menšie ťažkosti s používaním internetu ako mladší respondenti.

3 Výsledky Celkové skóre časti zameranej na vnímanie informačných a komunikačných technológií bolo x = 3,02 (SD = 0,32), čo indikuje neutrálne vnímanie ICT. V grafe 1 je zobrazená distribúcia skóre za jednotlivé dimenzie. Najnižšie skóre bolo zistené pri kategórii „Sociálne siete“, táto kategória spolu s kategóriou „Práca a ICT“ boli vnímané negatívne. Najvyššie skóre bolo zaznamenané v kategórii „Bezpečnosť internetu“. Okrem tejto kategórie bola pozitívne ešte vnímaná kategória „Ťažkosti s používaním internetu“, ostatné kategórie dosahovali skóre, ktoré vypovedá o ich neutrálnom vnímaní.

Graf 2 Priemerné skóre za jednotlivé dimenzie s ohľadom na generáciu

Graf 1 Priemerné skóre za jednotlivé dimenzie

NS – nesignifikantný rozdiel * p < 0,05 ** p < 0,01 *** p < 0,001 Používanie ICT a internetu bolo merané viacerými spôsobmi. Prvým bolo určenie frekvencie používania jednotlivých možností, ktoré ponúka internetové prostredie. A ako je možné pozorovať na grafe 3 generácia Y dosahovala významne vyššie skóre v možnostiach „chatovanie“, „sťahovanie hudby a filmov“ a „hranie hier“. Starší respondenti v dvoch možnostiach a to: „mailovanie“ a

Generácia Y dosiahla pri hodnotení časti dotazníka zameraného na vnímanie informačných a komunikačných technológií významne vyššie skóre (x = 3,04; SD = 0,33) v porovnaní s generáciou X (x = 2,93; SD = 0,28) (t = 2,51; p < 0,05). Pri analýze jednotlivých kategórií bol zistený významný rozdiel u troch kategórií „Práca a ICT“, „Sociálne siete“ a „Ďalšie média a internet“. Vo všetkých troch vyššie menovaných

38


„vyhľadávanie odborných informácií“. U ostatných možností nebol zistený významný rozdiel, skóre bolo zväčša vyrovnané. Z uvedených zistení vyplýva, že kým mladší respondenti preferujú aktivity, ktoré trvajú relatívne dlhší čas a slúžia v prevažnej miere na zábavu. A tiež, čo sa týka najmä chatovania uprednostňujú ak je odpoveď, ktorú žiadajú rýchla, v porovnaní so staršími respondentmi, ktorí radšej napíšu dlhšiu informáciu do mailu a nečakajú pri tom na okamžitú odpoveď. A ak majú stráviť v internetovom prostredí dlhší čas, tak je to hlavne kvôli vyhľadávaniu odborných informácií, ktoré slúžia k príprave na vyučovanie, či týkajúce sa ich práce.


http://jtie.upol.cz

Z grafu možno vyčítať, že starší respondenti trávia používaním internetu menej času. Graf 4 Percentuálne vyhodnotenie odpovedí na položku „Na internete priemerne strávim (na jedno posedenie)“

Graf 3 Priemerné skóre za jednotlivé možnosti položky „Internet používam na tieto časti“.

Internetové bankovníctvo majú viac v obľube starší respondenti (χ2 = 8,41; p < 0,05). Na ďalšiu položku, ktorá bola v spojitosti s predošlou, respondenti odpovedali, či ich rodičia používajú internetové bankovníctvo, tak mladší respondenti odpovedali častejšie kladne ako ich starší kolegovia (χ2 = 43,62; p < 0,001). Vo výsledkoch ďalších položiek už nebol zistený významný rozdiel: „Už som mal zavírený počítač“ (χ2 = 0,46; p = 0,49), “ Už sa mi stalo, že som prišiel o všetky údaje v počítači ” (χ2 = 0,13; p = 0,72) and “ Používal som už internet aj v zahraničí ” (χ2 = 0,03; p = 0,96).

NS – nesignifikantný rozdiel *** p < 0,001

4 Diskusia a záver Jedným z hlavných cieľov výskumu bolo porovnať používania informačných a komunikačných technológií medzi generáciou Y a X. Druhým cieľom bolo navrhnúť a overiť výskumný nástroj zameraný na vnímanie a používanie ICT. Súhrnne je možné rozdeliť výsledky do troch častí. Ako prvým výrazným výsledkom je vytvorenie a overenie výskumného nástroja. Najmä postojová časť, ktorá bola aj najrozsiahlejšia, bola podrobená detailným analýzam. Exploratívna faktorová analýza bola použitá na zabezpečenie validity a rozdelila položky do siedmich kategórií. Výskumný nástroj je voľne prístupný pre iných záujemcov o danú problematiku. Po druhé, vo výskumnom šetrení bolo zisťované vnímanie informačných a komunikačných technológií respondentmi. Účastníci výskumu vykazovali neutrálne vnímanie ICT, po detailnejších analýzach bolo možné sledovať pozitívne skóre v dvoch kategóriách „Bezpečnosť internetu“ a „Ťažkosti

Používanie možností ktoré ponúkajú informačné a komunikačné technológie a internet boli získavané od respondentov prostredníctvom dichotomických odpovedí (áno / nie) a následne ich zastúpenie porovnávané prostredníctvom chíkvadrát testu. Generácia Y používa na komunikáciu s kamarátmi významne vo väčšej miere chatovacie programy, ako sú napríklad Skype, ICQ v porovnaní s generáciou X (χ2 = 26,01; p < 0,001). Podobná situácia, je aj pri používaní chatovacích programov pre pracovné účely, rozdiel bol opäť významný v prospech mladších respondentov (χ2 = 6,89; p < 0,05). Štatisticky významný rozdiel v prospech mladších respondentov bol nájdený pri ďalšej položke, týkajúcej sa vlastníctva minimálne jedného konta na sociálnej sieti (χ2 = 34,23; p < 0,001). V ďalšej položke respondenti odpovedali, koľko času strávia na internete. Účastníci výskumného šetrenia mali 5 možností (graf 4) a bol zistený významný rozdiel vo výsledkoch (χ2 = 21,45; p < 0,001). Detailnejšia analýza ukázala, že významný rozdiel bol len pri prvej možnosti.

39


s používaním internetu“. Znamená to, že pre respondentov nebol problém používať internet a oni verili, že internet nie je náročný na používanie, ani pre deti, ani pre skôr narodených ľudí. Respondenti ďalej verili v bezpečnosť internetu, nemali problém s nakupovaním cez internet a problém im nerobilo ani používanie služieb ako je internetové bankovníctvo. Ďalej bolo zistené pozitívnejšie vnímanie sociálnych sietí generáciou Y. Respondenti spadajúci do tejto skupiny preferujú komunikáciu s inými práce cez sociálne siete. Uvedené zistenia sú v zhode aj s inými výskumnými šetreniami podobného charakteru, napríklad [18] poukazujú na fakt neoddeliteľnosti počítačov od života mladých ľudí, autori ďalej uvádzajú, že mladí ľudia trávia svoj voľný čas prevažne prihlásení na sociálnych sieťach a chatovaním. Mladí ľudia preferujú komunikáciu práve cez vyššie zmienené možnosti, v porovnaní s komunikáciou tvárou v tvár. V našom výskume bolo zaujímavé zistenie, respondenti patriaci do Y generácie dosiahli významne vyššie skóre v dimenzii „Ďalšie média a internet“. Na základe daného faktu je možné povedať, že respondenti patriaci do Y generácie nemajú problém zameniť sledovanie televízie alebo čítanie novín za ich používanie na internete. Podobné zistenie je možné nájsť v štúdii [19]. Generácia mladších ľudí dosiahla vyššie skóre v kategórii „Práca a ICT“, čo znamená, že nemajú problém vykonávať svoju prácu v domácom prostredí, a tiež nemajú problém mať popri práci zapnutý chatovací program, sledovať zároveň televíziu a byť pripojený k sociálnej sieti. Posledným záverom vyplývajúcim z výsledkov bolo rozličné používanie ICT generáciou Y a generáciou X. Generácia X používa internet viac na mailovanie a generácia Y viac na chatovanie. Mail pravdepodobne pre mladších respondentov neobsahuje toľko interaktívnych prvkov, aby ich mohol zaujať, a tiež podstatnú úlohu tu zohráva aj relatívne dlhá doba čakania na odpoveď, ktorá je u chatu okamžitá (ak sú obe strany on-line). Celkovo povedané respondenti zaradení do generácie Y používajú internet a ICT viac nekonformne ako generácia X. Podobne o používaní internetu a ICT uvádzajú aj [4] a niektoré z ich charakteristík generácie Y sú v zhode s našimi. Ako autori uvádzajú táto generácia ľudí používa internet a ICT inak ako staršia generácia, mladší ľudia sú viac závislí na ICT, je to pre nich prvotný zdroj a informácií, ICT je pre nich


http://jtie.upol.cz

nástrojom na zdieľanie získaných aj vlastných informácií. Sumárne povedané, naše výskumné šetrenie ukázalo, že v podmienkach Českej republiky a Slovenska je možné vidieť rozdiel v používaní a vo vnímaní ICT medzi generáciou X a generáciou Y. Uvedené výskumné šetrenie obsahuje mnoho limitov, na ktoré je možné brať ohľad pri ďalších výskumných šetreniach podobného typu, napríklad zahrnúť do analýz ďalšie premenné, ktoré môžu vplývať na používanie a vnímanie ICT (napr. bydlisko, gender), prípadne sa pokúsiť naviazať medzinárodnú spoluprácu a porovnať výsledky medzi viacerými štátmi, kde je pohľad a využívanie ICT odlišné ako v Českej republike, či na Slovensku. 5 Literatúra [1] GORMAN, P., NELSON, T., GLASSMAN, A. (2004), The Millennial Generation: A Strategic oportunity. Organizational Analysis, Volume 12, Issue 3, p. 255-270. ISSN 1551-7470 [2] TAPSCOTT, D. (1997) Growing Up Digital: The Rise of the Net Generation. McGraw-Hill, Toronto. [3] PRENSKY, M. (2001). Digital natives, digital immigrants. On the Horizont, Volume 9, Issue 5, p. 1-9. ISSN 1074-8121 [4] BENNETT S., MATON K., KERVIN L. (2008). The digital natives debate: a critical review of the evidence. British Journal of Educational Technology, Volume 39, Issue 5, p. 775–786. ISSN 0007-1013 [5] BROWN, C., CZERNIEWICZ, L. (2010). Debunking the ‘digital native’: beyond digital apartheid, towards digital democracy. Journal of Computer Assisted Learning,Volume 26, Issue 5, p. 357–369. ISSN 0266-4909 [6] BULLEN M., BELFER K., MORGAN T., QAYYUM A. (2008) The net generation in higher education: rhetoric and reality. International Journal of Excellence in ELearning, Volume 2, Issue 1, p. 1–13. ISSN 1996-871X [7] LYSÁK, L. (2003). Globalisation versus glocalisation. Journal of Economics, Volume 51, Issue 8, p. 931-946. ISSN 0013-3035 [8] RETTIE, R. (2002). Net generation culture. Journal of Electronic Commerce Research, Volume 3, Issue 4, p. 254-264. ISSN 1389-5753 [9] WEILER, A. (2004). Information-seeking behavior in Generation Y students: motivation, critical thinking, and learning theory. The

40


Journal of Academic Librarianship, Volume 31, Issue 1, p. 46-53. ISSN 0099-1333 [10] MONACO, M., MARTIN, M. (2007). The Millennial Student: A New Generation of Learners. Athletic Training Education Journal, Volume 2, Issue 2, p. 42-46. ISSN 1947-380X [11] BORGES, N., MANUEL, S., ELAM, C. & JONES, B. (2006). Comparing Millennial and Generation X medical students at one medical school. Academic Medicine, Volume 81, Issue 6, p. 571-576. ISSN 1040-2446 [12] BORGES, N. J., MANUEL. R.S., ELAM, C. L., JONES, B. J. (2010). Differences in motives between Millennial and Generation X medical students. Medical Education, Volume, 44, Issue 6 p. 570-576. ISSN 1365-2923 [13] ELAM, C., STRATTON, T., GIBSON, D. D. (2007). Welcoming a new generation to college: The millennial students. Journal of College Admission, Volume 195, Issue 2, p. 20– 25. ISSN 0734-6670 [14] TWENGE, J. M. (2009). Generational changes and their impact in the classroom: Teaching generation me. Medical Education, Volume 43, Issue 5, p. 398-405. ISSN 1365-2923 [15] DJAMASBI, S., SIEGEL, M., TULLIS, T. (2010). Generation Y, web design, and eye tracking. International Journal of Human-


http://jtie.upol.cz

Computer Studies, Volume 68, Issue 5, p. 307323. ISSN 1071-5819 [16] JONES, C., HOSEIN, A. (2010). Profiling University Students’ Use of Technology: Where is the Net Generation Divide? The International Journal of Technology, Knowledge and Society, Volume 6, Issue 3, p. 43-58. ISSN 1832-3669 [17] KERLINGER, F. N., LEE, H. B. (2000). Foundations of behavioral research (4th ed.). Forth Worth, TX: Hartcourt College Publishers. [18] SCHMIDT, C.E., MÖLLER, J., SCHMIDT, K., GERBERSHAGEN, M.U., WAPPLER, F., LIMMROTH, V., PADOSCH, S.A., BAUER, M. (2011). Generation Y. Anaesthesist, Volum 60, Issue 6, p. 517-524. ISSN 0003-2417 [19] SELWYN, N. (2009). The digital native myth and reality. Aslib Proceedings, Volume 61, Issue 4, p. 364-379. ISSN 0001-253X PaedDr. Milan Kubiatko, Ph.D. Katedra pedagogiky Pedagogická fakulta MU Poříčí 31 603 00, Brno, ČR Tel: +420 54949 4885 E-mail: [email protected] WWW pracoviště: http://www.ped.muni.cz/wedu/index.php

41



RESEARCH


INTERACTIVE P&E METHOD IN TEACHING PHYSICS AT SECONDARY SCHOOLS Ľuboš KRIŠŤÁK, Miroslav NĚMEC, Ján STEBILA, Zuzana DANIHELOVÁ Abstract: The paper deals with the possibilities of using interactive P&E method with supplementary teaching aid in a form of multimedia DVD in teaching of the topic – nuclear physics at secondary schools in Slovakia. The paper deals also with the interactive P&E method, whose main idea is interactive working with students with the help of experiment and problem task analyses and with multimedia DVD. DVD contains supplemented study text from nuclear physics for grammar schools, a set of computer aided experiments and problem tasks from nuclear physics. DVD contains also teacher’s guidelines and students’ worksheets available for each task. The second part of the paper is a pedagogical research aimed at practical verification of use successfulness of multimedia DVD from nuclear physics in real secondary school conditions. Key words: Teaching Physics, nuclear physics, secondary school, multimedia DVD, P&E, PC. understood as a systematic scientific discipline whose procedures and results can be replicated. One of the research results mentioned above is for instance the learning pyramid (Fig. 1), which implies that the most important presumption of the change in teaching Physics is the change in student position to an independently and actively recognising element of the teaching process [8, 9].

1 Introduction Key competences of pupils and their development have become more current recently [1]. This fact is a consequence of the Slovak pupils results in international researches; e.g. in a study of OECD PISA (Programme for International Student Assessment) carried out in 2006 aimed at scientific literacy showed that Slovak pupils, in comparison to other OECD countries, achieved significantly lower statistical results than is the average of OECD countries. The research showed that Slovak pupils can describe scientific issues; they are able to select the knowledge and facts appropriately in order to explain the issues and are able to use simple models, but they have problems with hypotheses stating, with experimenting as a tool for data acquisition and their subsequent analysis, interpretation and conclusion formulation [2, 3]. 2 State of the Art Results of year-long research into teaching Physics are represented by the knowledge and generalisations leading to a significant change of the view on teaching of Physics. Significant are considered mainly the working results of Arnold Arons, prof. Lillian McDermott, D. Hastenes, I. Halloun and other groups building on their results [4, 5, 6, 7]. Many teachers of Physics ate primary, secondary schools and universities think that teaching Physics does not have a character of science and depends mainly on so called pedagogical talent of the teacher. However research results of these (and other) groups proved that teaching of Physics can be based on science and methodology of Physics can be

Fig. 1 Learing Pyramid [10]. Recently this knowledge has become a base for the origin of new approaches and methods used in teaching Physics. Their use brings significantly better results than the use of traditional methods. Some of other these methods are PI (Peer Instruction), ILD (Interactive Lecture Demonstration), JiTT method (Just-in-timeteaching), etc. [11, 12]. These methods emerge mainly from the interaction between the lecturer and students, whereas students are actively involved into individual stages of the teaching

42


and learning process and actively participate in solving of the dealt problems what gives an immediate feedback to the lecturer and he/she can immediately respond to incorrectly understood concepts, or misconceptions [13].


http://jtie.upol.cz

4. Problem solving: After the teacher assigned the problem (in one of the four ways) a class discussion follows. Within the discussion the students, under the teacher’s supervision, discuss possible solutions of the given problem. Teacher gradually writes the solutions on the board. Discussion about individual solutions follows; incorrect solutions are excluded following a physical reasoning. This process continues until there is only one correct solution. Students write into their worksheets incorrect solutions including the physical reasoning and also the correct solution. In the next part the teacher explains the connection of the given problem to everyday life and practice and where the students can encounter this, or similar problems. At the end of this part the teachers goes with the students through the questions and tasks assigned in the students’ worksheets.

3 Interactive P&E Method At the Technical University in Zvolen (Slovakia) we tried to build on the benefits of using multimedia, experiments and qualitative tasks in the teaching of Physics. The result is the interactive P&E method [14], whose main idea is interactive working with students with the help of experiment and problem tasks analyses and to change the position of student from a passive one to an active one. The method consists in dividing the lesson into 5 – 10 minute blocks. Within these blocks the teacher (usually) deals with one important physical concept whereas each of these blocks is followed by a problem task that is being dealt by students within a discussion with the presence of the teacher. Phases of the interactive P&E method: 1. Preparatory phase: In the case of lesson aimed at explanation the teacher sets basic concepts which he/she wants to explain and deal with in the lesson. He/she prepares a block of 5 – 10 minutes for each concept. Within this block the concept is being dealt with and the teacher also presents few physical problems connected to the given concept. 2. Dealing with the concept: The teacher teaches the 5 – 10 minute block during which he/she deals with the important physical concept (or more concepts). 3. Assignment of a problem: Presentation of a problem task, connected to the dealt concept, follows. Problem task can be, in the case of P&E method, assigned in for ways:  task assigned in the form of a text (e.g. How does a ship’s draught change after shipping out from a river into the sea?),  via experiment – teacher performs a simple experiment. To explain this experiment it is necessary to understand the concept dealt with during the previous block (it can be a traditional or computer aided experiment),  via video-experiment – teacher plays experiment recorded by a video camera [15],  via applet (simulation) [16, 17].

For each way of setting of problem students’ worksheets and teachers’ guidelines were created. Students get a worksheet for each problem dealt with in a lesson (assigned in any way). Examples of students’ worksheets for problems assigned in a form of a text and via experiment: Structure of students’ worksheets for problem assigned in a form of a text

Name of the experiment A little bit of theory – the introduction can contain an example from everyday life that motivates pupils to solve the problem raised at the end of this part. Problem task – assignment of the problem task Task analysis – a brief analysis of a problem task and its connection to Physics Possible answers – students under the supervision of the teacher write possible solutions of the problem task Incorrect answers – students, in stages, write incorrect answers and include physical reasoning why they cannot be correct

43


Correct answer – students write the correct solution of the problem task including physical reasoning


http://jtie.upol.cz

In the case of a problem assigned via experiment the problem task can be the solving of experiment. In this case the teacher describes the given experiment and students discuss the solution of the experiment. Teacher carries out the experiment within the analysis of possible solutions proposed by students. In the case of a problem task assigned via video-experiment, the problem task can be the end of the videoexperiments. In such case the whole videoexperiment is played within the discussion about possible solutions or the problem can be represented by the physical essence of the videexperiment. In this case a video-analysis can be played for students within the explanation [19].

Connection to life and practice – in this part pupils learn what practical impact of the given problem is and where, in every day life, they can come across with it or with similar problems Questions and tasks – additional questions and tasks corresponding to the problem and phenomena closely connected to it Structure of students’ worksheets for problem assigned via traditional experiment [18]

4 Nuclear physics at secondary schools The paper is focused on using the interactive P&E method in the field of nuclear physics presented in the 3rd grade of secondary schools in the Slovak Republic (within the topic “Electromagnetic radiation and the Micro-world of Particles”). Consultations with secondary school teachers revealed that they deal with the topic of nuclear physics within 3-5 lessons on average; within these lessons they deal with following topics:  Radioactivity  Alpha, Beta and Gamma Radiation  Principles of protection against nuclear radiation, Radionuclides in practice  Atom  Fission of uranium nuclei, nuclear chain reaction, nuclear power plant,

Name of the experiment A little bit of theory – the introduction can contain an example from everyday life that motivates pupils to solve the problem raised at the end of this part. What do we need - list of aids used during the experiment. Scheme of the experiment - detailed scheme of the experiment development. How will we proceed - detailed procedure of the experiment. Problem task – carrying out of experiment and assignment of the problem task Task analysis – a brief analysis of a problem task and its connection to Physics Possible answers – students under the supervision of the teacher write possible solutions of the problem task

In spite of the difficulty and excessive abstractness of this area of Physics given chapter does not contain any experiments enabling better understanding of such a difficult issue. One of the possibilities of reducing excessive abstractness and difficulty of the given chapter is the integration of experiments into the chapter. Nuclear physics experiments are a suitable tool for development of scientific literacy of the 3rd grade students; according to mentioned study of PISA, scientific literacy belongs to key competences. Experiments can increase demonstration of physical phenomena being dealt with on a lesson. Moreover, experiment can increase students’ interest in Physics, motivate them to increased activity and contribute to the development of creative skills [20]. Using of experiments prepares the pupils for solving of tasks which they can later encounter in everyday

Incorrect answers – students, in stages, write incorrect answers and include physical reasoning why they cannot be correct Correct answer – students write the correct solution of the problem task including physical reasoning Connection to life and practice - in this part pupils learn what practical impact of the given problem is and where, in every day life, they can come across with it or with similar problems. Questions and tasks - additional questions and tasks corresponding to the problem and phenomena closely connected to it.

44


life [21, 22]. Creative experiments integrated into the teaching process increases the level of understanding and attention of students and at the same time the theory of physics is becoming interconnected with everyday life [23, 24, 25]. While Slovak secondary schools have not experienced such experiments by now, in other countries they are a common part of the teaching process (Tab. 1).

Slovakia England Austria

7

Germany

7

Poland USA

5 8

http://jtie.upol.cz

1) First part is theoretical, i.e. elaborated curriculum from nuclear Physics. During the curriculum elaboration we considered the analysis of Slovak and foreign textbooks and created a textbook that is, in comparison to Physics textbooks for the 3th grade of secondary schools, enlarged and changed for the needs of experiments integration into teaching of this topic. As today's curriculum in textbooks of scientific subjects is being said to be excessive, we tried not to introduce new concepts. Introduction of new concepts was only due to experiments integration. The topic was enlarged only to a minimal extent so that the number of lessons needed could remain the same. Mentioned changes were carried out only in chapters that enabled integration of practical experiments. Text is divided into 5 – 10 minute blocks for a eventual use of the interactive P&E method. 2) Second part deals with experiments. It was necessary to create an accompanying text to the experiments for teachers and students to enable them as effective carrying out of experiments as possible. Therefore, this part is divided into three parts: guidelines for teachers, worksheets for students and videos. Individual stages of experiments were selected in order to develop, beside practical skills, also creativity. This part includes 9 experiments altogether: measuring of atmospheric radioactivity, absorption of beta radiation, range of alpha particles in the air, statistics of radioactive decay, half life of radioactive emitter, measuring by means of a ionisation chamber, absorption of radioactivity by means of different materials and gamma ray absorption measurements. 3) Third part of the multimedia DVD consists of problem tasks from nuclear Physics elaborated in the style of PISA tasks; their aim is to verify students' understanding of the topic. Problem tasks are selected in a way to enable the teacher the use the interactive P&E method for the teaching of nuclear physics, i.e. to enable to divide the curriculum into 5 – 10 minute blocks and to have enough problem tasks for each physical concept. The majority of problem tasks is assigned in the form of a text, some via experiment and some via applet. Teachers’ guidelines and students’ worksheet is available for each problem task.

Tab. 1 Comparison of using experiments in teaching of nuclear physics at primary schools in Slovakia and other countries Number of experiments 0 7


Way of carrying out Pupils experiments, simulations, applets Pupils experiments, demonstration experiments, applets Pupils experiments, demonstration experiments, applets Simulations, applets Simulations, applets

5 Multimedia DVD from Nuclear Physics Physics and Technology are often considered difficult subjects. Mainly it is due to the fact that it is not easy to explain empirical principles and dynamic phenomena in text books. Multimedia technologies showed their potential in teaching such subjects. New techniques increase pupil’s attention – it enables easier and faster learning. Pupils like to work with computers and modern information technologies [26]. If we connect working with computer with the study of Physics such form will be very interesting for pupils and it can be supposed that they will achieve better study results [27]. It can be supposed that multimedia support can increase the effectiveness of physical education at secondary schools [28]. We created a multimedia DVD from nuclear Physics. The aim, during its creation, was to introduce elements of a real laboratory into teaching of scientific and technical subjects [29]. The attention was paid to the area of nuclear Physics at primary schools as this topic does not contain any experiments and it is dealt only in theory. The contents of the multimedia DVD is divided into three main parts:

45


6 Pedagogical Research Research Object Students in the 3rd grade of secondary school were the object of the research. Interactive method P&E with supplementary teaching aid in a form of multimedia DVD from nuclear Physics was used in the teaching of the topic devoted to nuclear Physics. In control groups the teaching process was carried out in a traditional way, i.e. no experiments were carried out during teaching of the topic. In experimental groups interactive teaching method P&E was used, moreover the teacher used demonstration within the explanation and student experiments from nuclear Physics were carried out. 5 experiments were carried out altogether within the explanation; some were demonstration some student experiments; there were three demonstration experiments and two applets used within problem tasks. While doing demonstration experiments one set was used; experiment was demonstrated by the teacher with the help of pupils. During pupil experiments three measuring sets were used whereby pupils were divided into three groups. Regarding experiments and problem tasks after each 5 – 10 minute block in experimental groups pupils got worksheets and teachers were provided with teacher guidelines. Worksheets were provided during student experiments as well as during demonstration experiments and problem task solving.


http://jtie.upol.cz

Research Hypotheses Based on the aforementioned objective the main hypothesis was formulated: H: The use of interactive P&E method with multimedia DVD from nuclear Physics in the teaching of Physics in the 3rd grade of secondary school influences the level of students' knowledge from nuclear Physics from the point of view of statistical significance. To verify the main hypothesis operational hypotheses were stated: H1: At the end of the experimental teaching process students taught by interactive P&E method and with use of the multimedia DVD achieve higher performance in didactic test in the area of specific and nonspecific transfer than students taught traditionally. H2: At the end of the experimental teaching process students taught by interactive P&E method and with use of the multimedia achieve higher performance in didactic test in the area of remembering than students taught traditionally. H3: At the end of the experimental teaching process students taught by interactive P&E method and with use of the multimedia DVD achieve higher performance in didactic test in the area of understanding than students taught traditionally. H4: Students in experimental group, where the interactive method P&E method and multimedia DVD from nuclear Physics is used, will learn more actively during lessons than students in control groups, where multimedia DVD from nuclear Physics is not used.

Research Objectives The main objective was to verify the effectiveness of the teaching via interactive P&E method using the multimedia DVD from nuclear Physics in real conditions of selected secondary schools in the subject Physics. Knowledge at the three levels of learning (remembering, understanding, specific and nonspecific transfer – use knowledge in typical and problem situations) and active learning of pupils were researched.

Research Methods and Techniques To achieve the stated objectives and to verify hypotheses following research methods and techniques of empirical research were proposed:  pedagogical experiment  didactic test (DT) for verifying operational hypotheses H1-H3  standardised questionnaire AUS [30] for verifying hypothesis H4 [31]  statistical methods for research results processing.

To reach the aim partial tasks were determined:  to verify stated hypotheses using research tools and methods;  to find out whether the use of multimedia DVD from nuclear Physics influences the level of knowledge of the 3rd grade students at primary school in the subject Physics.

Selection of Respondents Groups were selected according to the level of knowledge from Physics characterised by the mark from Physics at the end of the 2nd grade at secondary school and the terminal mark in the 3rd

46


grade at secondary school. 10 groups were selected altogether (Tab. 2).

Grammar School I Grammar School II Grammar School III TOGETHER

Control group 34 25 25 84

http://jtie.upol.cz

(Fig. 2) show that there is a difference between knowledge of students in experimental and control group showed in the test. Statistical verification of hypothesis was carried out using two-sample T-test and F-test. At first F-test was used to assess the equality of variances. Following, the hypothesis of equally acquired score in the control and experimental groups was tested. Independent two-sample Student T-test for unequally large populations and equal variances was used [32].

Tab. 2 Structure of individual control and experimental groups School Name


Experimental group 36 26 25 87

The research was carried out on 171 pupils; 84 were in 4 control groups and 87 were in 4 experimental groups. After the selection of suitable groups the pedagogical experiment followed simultaneously during one year in all groups. In all control groups the same curriculum was dealt with. In experimental groups the same curriculum (supplemented minimally for the needs of experiments and divided into 5 – 10 minute blocks) was taught via interactive P&E method and experiments were carried out, while the teaching in control groups was carried out traditionally, i.e. without the use of the interactive P&E method and interactive DVD from nuclear physics. During the experiment pupils did not know that they were a part of an experiment. After the experiment pupils in all groups took didactic test. All pupils had the same didactic test (there were only two groups that were different in the order of tasks) containing 10 questions. Questions were selected after an agreement with teachers. The majority of questions were open, some were multiple choice. Pupils had 40 minutes to do the test and could reach a maximum of 25 points. The correct answer was evaluated with 1-3 points, according to the level of difficulty. After the test pupils had to fill in the questionnaire; the questionnaire was anonymous and pupils had 10 minutes to fill it in. The aim of the questionnaire was to find out the activity of pupils during teaching and learning process. After the pedagogical experiment obtained data was collected and statistically and qualitatively analysed.

Figure 2 Test successfulness histogram in the control and experimental group. (control group: N = 84, Mean = 50.4%, Stand. Dev. = 16.47%, Max = 96%, Min = 10%, experimental group: N = 87, Mean = 65.01%, Stand. Dev. 16.74%, Max = 98%, Min = 20%). Summary of Research Results Validity of operational hypotheses is summarised in following table (Tab. 3). Tab. 3 Summary of individual hypotheses verification Method of Hypothe Hypothe data Researche sis sis acquisitio d value validity n DT H1 Application valid posttest DT Rememberi H2 valid posttest ng H3 DT Understand valid posttest ing Standardis ed Active H4 Valid questionna learning ire

Research Results To verify hypotheses H1-H3 a nonstandardised didactic test - posttest, taken by pupils after dealing with the topic devoted to nuclear Physics, was used. Normal distribution was verified via Kolmogorov-Smirnov Test. Results in the chart

From statistical analyses and results of partial hypotheses testing it is possible to say that the initial hypothesis is confirmed and true. Research into the use of presented multimedia DVD from nuclear physics shows that:

47







http://jtie.upol.cz

8 References [1] DEMKANIN, P., PIŠÚT, J., VELMOVSKÁ, K. Vybrané faktory prispievajúce k rozvoju kompetencií žiakov při vyučovaní fyziky, Knižničné a edičné centrum FMFI UK, 2011. [2] KRUPOVÁ, I. The Development of Natural Science Literacy in Pupils in the First Stage of Basic School Using the Method of Managed Discovery. Pedagogika, Vol. LIX – 2009, No. 3, pp. 259 – 268. ISSN 0031-3815. [3] HOCKICKO, P. Nontraditional Approach to Studying Science and Technology. Communications, Vol. 12, No. 3, 2010, pp. 6671. ISSN 1335-4205. [4] MCDERMOTT, L.C Oersted medal lecture 2001: Physics Education Research – The Key to Student Learning, In: Am.J.Phys., 69(2001), p. 1127-1137. [5] ARONS, A.B. Achieving Scientific Literacy, In: Daedalus, Spring, 1983 (český preklad: Cesta k přírodovědní gramotnosti I, II, In: Čs. čas. fyz. A35 (1985), s. 58-68, s. 151-158) [6] ARONS, A.B. Teaching Introductory Physics, A guide to Teaching for Learning and Understanding. New York: John Wiley and Sons, 1997. [7] HALLOUN, I., HESTENES, D. „The initial knowledge state of college physics students“, Am. J. Phys. 53 (1985), 1043-1055. [8] REDISH, E.F. Teaching Physics, John Wiley and Sons, New York, 2003. [9] HANČ, J., DEGRO, J., JEŠKOVÁ, Z., KIREŠ, M., ONDEROVÁ, Ľ., ČUKANOVÁ, E., KONKOĽOVÁ, M. „Rozumejú alebo memorujú vaši žiaci fyziku, ktorú učíte? Štandardizované konceptuálne a postojové testy ako nástroje hodnotenia výučby“. DIDFYZ 2006, Nitra 2007. [10] HANČ, J., DEGRO, J., JEŠKOVÁ, Z., KIREŠ, M., ONDEROVÁ, Ľ., ČUKANOVÁ, E., KONKOĽOVÁ, M., TÓTH, J. Štandardizované konceptuálne a postojové testy vo fyzikálnom vzdelávaní, elektronický preprint, Prírodovedecká fakulta, UPJŠ v Košiciach, 2008. [11] MAZUR, E. Peer instruction. A user´s manual. Prentice Hall, New York, 1997. [12] CROUCH, C.H., MAZUR, E. Peer Instruction: Ten Years of Experience and ResultsL Am. J. Phys. 69(9), 2001 [13] SOKOLOFF, D.R., THORTON, R.K. Using interactive lecture demonstrations to create an active learning environment“ Phys. Teach. 35(6). 1997 [14] KRIŠŤÁK, Ľ., NĚMEC, M. Fyzikálne vzdelávanie na TU vo Zvolene. Vedecká

Pupils taught by the interactive P&E method and with the multimedia DVD from nuclear Physics achieved higher performance in the didactic test in the area of specific and nonspecific transfer, understanding and remembering at the end of the experimental education than pupils taught traditionally. Pupils taught by the interactive P&E method and with the multimedia DVD from nuclear Physics learned more actively during lessons than pupils taught traditionally.

7 Conclusions Results obtained during pedagogical experiment, evaluation of didactic tests and questionnaires and after consultations with teachers can be concluded into following points: 1) The use of interactive P&E method and multimedia DVD from nuclear physics in the teaching process contributes to achieving of higher performance of pupils in experimental groups in the area of specific and nonspecific transfer, understanding and remembering in the given topic. The use of interactive P&E method and multimedia DVD from nuclear physics in the teaching process contributes to increasing of the principle of the curriculum demonstration, includes pupils into all stages of the teaching and learning process thus encourages active working. Pupil experiments develop their ability to work independently. Some experiments were demonstration experiments carried out by the teacher; some were pupil experiment carried out by pupils in groups. During all types of experiment and problem tasks pupils were provided with worksheet which helped them to carry out the experiment (teachers were provided with teacher’s guidelines). Worksheets contained plenty of questions a task to think about what forced the pupils to work independently and to look for appropriate solutions. 2) Questionnaire results have shown that experiments from nuclear Physics increase the popularity and attractiveness of the subject Physics. Questionnaire and also talks with pupils have indicated that pupils liked nuclear Physics experiments very much; after the topic of nuclear Physics they evaluated the subject as more interesting, more understandable, more popular and attractive subject.

48


monografia. TU Zvolen 2011. ISBN 978-80-2282216. [15] BROWN, D., COX, A.J. Innovative Use sof Video Analysis“, in The Physics Teacher, vol. 47, no. 3, pp. 145-150, 2009, ISSN 0031-921X. [16] PERKINS, K., ADAMS, W., DUBSON, M., FINKELSTEIN, N., REID, S., WIEMAN, C., LEMASTER, R. „PhET: Interactive Simulations for Teaching and Learning Physics“, Physics Teacher, vol. 44, pp. 18 – 23, 2006, ISSN 0031-921X. [17] WIEMAN, C., ADAMS, W., LOEBLEIN, P., PERKINS, K Teaching physics using PhET simulations, The Physics Teacher, vol. 48, is. 4, pp. 225-227, ISSN 0031-921X. [18] HOLEC, S. et al. Integrovaná prírodoveda v experimentoch. Žiacke pracovné listy. Banská Bystrica: Fakulta prírodných vied UMB, Medzinárodný projekt Leonardo da Vinci II N°. SI 143008 Computerised Laboratory in Science and Technology Teaching, 2004. 126 s. ISBN 808055-903-1. [19] HOCKICKO, P. Forming of Physical Knowledge in Engineering Education with the Aim to Make Physics More Attractive. In: Proceedings SEFI - PTEE 2011 (Physics Teaching in Engineering Education), Mannheim, Germany (2011), ISBN 978-3-931569-18-1 [20] BEDNAŘÍK, M., LEPIL, O. Netradiční typy fyzikálních úloh, Praxe učitele matematiky, fyziky, informatiky, Praha 1995. [21] VELMOVSKÁ, K. Rozvíjanie tvorivosti žiakov gymnázia pomocou úloh, Zborník zo seminára, Bratislava: UK, 2001, s. 75-78. [22] ZELENICKÝ, Ľ. Úloha fyzikálneho experimentu vo vyučovaní. In: MEDACTA´91 časť 3. Nitra: Pedagogická fakulta, 1991 [23] NACHTIGALL, D.K. What is wrong with physics teachers´education? Eur. J. Phys. 11(1990) 1-14. [24] BUSSEI, PAOLO AND MERLINO, SILVIA European workshop on Multimedia in Physics Teaching and Learning. Europhysics News, 34(3), 2003, pp. 116-117. ISSN 05317479. [25] DYKSTRA, D.I., BOYLE C.F., MONARCH, I.A. Studying conceptual Change in learning physics, Science Education, 1992 (6), pp. 615 – 652. [26] STEBILA, J. Research and Prediction of the Application of Multimedia Teaching Aid in


http://jtie.upol.cz

Teaching Technical Education on the 2nd Level of Primary Schools. Informatics in Education, Vol. 10, No. 1, pp. 105 – 122. ISSN 1648-5831. [27] STURM, B. Science in School, Issue 13, Autumn, 2009,29. [28] ŽÁČOK, Ľ. Research examination of the options to increase the education effectiveness in the technical subjects at the 7th grade of elementary school using hypertext educational material. In: Informatics in Education, 9(2), 2010, 283–299. ISSN 1648-5831. [29] SHELLY, G.B., CASHMAN, T.J., GUNTER, R.E., GUNTER, G.A. Teachers Discovering Computers: Integrating Technology in the Classroom, Thomson Learning, Cambridge, MA, 2001. [30] KÖBÖLOVA, E., RÖTLING, G., SIHELSKY, B. Príručka na uskutočnenie pedagogického prieskumu. MPC Banská Bystrica. 2006. 80-8041-490-4. (available in http://mpcskolenie1.webnode.sk/studijnematerialy/, studijny material V-PK.doc). [31] STEBILA, J. Výsledky z výskumu použitia multimediálnej učebnej pomôcky v reálnych podmienkach základných škôl v SR. Journal of Technology and Information Eucation, 1/2009, Volume 1, Issue 1, ISSN 1803-537X. [32] KRIŠŤÁK, Ľ., NĚMEC, M. Innovation of physical education at Technical University in Zvolen. Journal of Technology and Information Eucation, 2/2010, Volume 2, Issue 2, ISSN 1803537X. PaedDr. Ľuboš Krišťák, PhD.1 Mgr. Miroslav Němec, PhD.1 Mgr. Zuzana Danihelová2 1 Katedra fyziky, elektrotechniky a aplikovanej mechaniky Drevárska fakulta 2 Ústav cudzích jazykov Technická Univerzita Zvolen T.G. Masaryka 24 960 53 Zvolen PaedDr. Ján Stebila, PhD. Katedra techniky a technológií Fakulta porodných vied Univerzita Mateja Bela Tajovského 40 97401 Banská Bystrica

49



RESEARCH


I. EDUCATIONAL ROBOTICS IN PRIMARY SCHOOL: UNUSUAL METHODS OF EVALUATION Karolína MAYEROVÁ – Michaela VESELOVSKÁ Abstract: In this article we offer brief overview of evaluation, assessment process and importance of functions, which should support evaluation. Further, look at the article from the perspective of educational robotics and we are trying to find appropriate evaluation methods that could make lessons with educational robotics more effective. Reasons for choosing unusual methods of evaluation robotics lessons are described in detail in article. In the same way we describe how have we designed and created these methods, their implementation and analysis of data that were collected during testing. At the end we confirm some conclusions using the interview with the class teacher and teacher who teachers educational informatics. Research we are describing in this article is very closely linked to our previous research and builds on the results of our previous research, which is part of the dissertation.

Key words: primary school, educational robotics, evaluation. I.

EDUKAČNÁ ROBOTIKA NA PRVOM STUPNI ZÁKLADNÝCH ŠKÔL: NETRADIČNÉ METÓDY HODNOTENIA

Abstrakt: V tomto článku ponúkame stručný pohľad na hodnotenie, jeho procesy a dôležitosť funkcií, ktoré má hodnotenie podporovať. Ďalej sa v článku pozeráme na hodnotenie z pohľadu edukačnej robotiky a snažíme sa nájsť vhodné hodnotiace metódy, ktoré by zefektívnili proces výučby pri používaní robotických stavebníc na vyučovaní. V článku podrobne popisujeme dôvody, prečo sme si vybrali práve netradičné metódy hodnotenia aktivít, ktoré so žiakmi robíme. Podrobne popisujeme aj priebeh návrhu a tvorby týchto metód, ich implementáciu a analýzu na základe zozbieraných údajov počas testovania. V závere článku ponúkame zdôvodnenia niektorých zistení, podporené aj tvrdeniami od triednej pani učiteľky a od učiteľky učiacej túto triedu informatickú výchovu. Popisovaný výskum priamo súvisí a nadväzuje aj na výsledky nášho doterajšieho výskumu, ktorý je súčasťou dizertačnej práce. Kľúčové slová: prvý stupeň ZŠ, edukačná robotika, hodnotenie. inými problémami ako sú napríklad: vysoké ceny robotov, malá časová dotácia predmetu, problematické hodnotenie tímovej spolupráce a mnohé iné. Faktory spôsobujúce tieto problémy vzájomne súvisia a navzájom sa mnohokrát ovplyvňujú. Napríklad vysoká cena stavebníc spôsobuje, že škola nemá pre každého žiaka vlastnú stavebnicu. Preto žiaci väčšinou pracujú v tímoch zložených z dvoch alebo troch členov. Takáto spolupráca síce môže mať aj svoje výhody ako napríklad rozvoj kooperácie, kolaborácie, komunikácie, sociálnych zručností a mnohých iných zručností, ktoré sú potrebné nie len pre ďalšie štúdiu, ale aj pre budúce zamestnanie [5], [6], [7]. Na druhej strane tu však vzniká problém, ako takúto spoluprácu spravodlivo ohodnotiť. Učiteľ, ktorý má v triede tri až štyri tímy, nie je schopný v priebehu hodiny sledovať, či všetci žiaci v tíme pracujú aktívne alebo nie. Preto sme sa snažili do vyučovania

1 Úvod V posledných rokoch je čoraz modernejšie používať roboty a robotické stavebnice na vyučovaní. Podľa dostupných materiálov sa najčastejšie používajú robotické stavebnice LEGO Mindstorms [1], [2], [3] a [4]. Tento trend začal na vysokých školách a postupne sa zavádza aj do nižších stupňov škôl. Na prvom stupni je stále takáto výučba veľmi ojedinelá a aj preto je veľmi náročné nájsť relevantné materiály, ktoré by hovorili o vhodnom používaní robotických stavebníc na vyučovacích hodinách. Jeden z mála dostupných dokumentov, ktorý hovorí o konkrétnych aktivitách s čiastkovými cieľmi, návrhoch hodnotení týchto aktivít a obsahuje aj pripravené materiály k týmto aktivitám, je napríklad kurikulum [5] z americkej školy v New Yorku. Ten je však v podstate veľmi nový a nerozšírený. Okrem nedostatku relevantných materiálov, stretli sme sa v našom výskume aj s

50


edukačnej robotiky zaviesť vhodné a možno netradičné metódy hodnotenia. Zamerali sme sa na viaceré funkcie týchto metód hodnotenia. Výskum je súčasťou širšej dizertačnej práce. Všetky nami navrhnuté aktivity (bez hodnotenia) boli testované v predošlých etapách výskumu, ale spôsoby hodnotenia neboli doteraz do výskumu zahrnuté. Návrh a implementácia netradičných spôsobov hodnotenia sú ďalšou iteráciou v procese nášho výskumu.


http://jtie.upol.cz

sa nájsť tvrdenia, resp. teóriu, ktorou by sme vedeli popísať získané dáta. Namiesto toho sa nám analýzou dát zväčšil okruh otázok, na ktoré sme potrebovali získať odpoveď. Na základe rozhovoru s triednou učiteľkou, ktorá nám vysvetlila charakter a povahu chovania žiakov, sa okruh týchto otázok zúžil a začali sa rysovať prvé opisné teórie. Po získaní týchto prídavných informácií sme sa mohli zamerať na zodpovedanie otázok, ktorých odpovede smerovali priamo k cieľom nášho výskumu. Samozrejme voľba výskumnej metódy bola ovplyvnená výskumnými otázkami, ktoré jasne určovali cieľ výskumu. Výskumné otázky: 1. Ako reagujú deti pri zavádzaní nami navrhnutých hodnotiacich metód do vyučovania? 2. Aké dôvody a argumenty uvádzajú deti na obhajobu svojich názorov? Aký je potenciál pre rozvoj ich argumentačných schopností?

2 Použité výskumné metódy Výskum, ktorý robíme s robotickými stavebnicami na základných školách je časovo náročný. Len málo škôl má zakúpené robotické stavebnice, a preto si do škôl nosíme vlastné stavebnice, s ktorými žiaci pracujú na hodinách. Z tohto dôvodu nemôže výskum prebiehať súčasne na viacerých školách. Jedným z dôvodov, prečo sme nezvolili kvantitatívny výskum je, že potenciálna výskumná vzorka je veľmi malá na to, aby poskytla zovšeobecniteľné a objektívne výsledky. V tomto článku sa venujeme hodnoteniu, pričom testujeme netradičné spôsoby hodnotenia, ktoré nie sú bežne používané vo vyučovaní na slovenských školách. Na väčšine slovenských škôl sa práca žiakov hodnotí známkami. Len školy, ktoré požiadali štát o povolenie, môžu hodnotiť svojich žiakov slovne. Výber našej výskumnej vzorky sme volili tak, aby žiaci zapojení do tohto testovania boli na netradičné spôsoby výučby a hodnotenia zvyknutí. Preto sme si vybrali žiakov zo súkromnej základnej školy, kde žiaci dostávajú slovné hodnotenie a nie známky. Sú v neustálom styku s podobnými netradičnými metódami, aké chceme zaviesť do edukačnej robotiky. Takto sme chceli docieliť vyššiu výpovednú hodnotu výskumu. Keďže zámerom tejto štúdie bolo overenie nami navrhnutých metód, vybrali sme si pre náš výskum ako dizajn výskumu prípadovú štúdiu [8]. Našou výskumnou vzorkou boli žiaci druhého ročníka z triedy prvého stupňa ZŠ, rozdelení na dve skupiny. Pre väčšiu validitu výsledkov sme používali viaceré dostupné spôsoby zbierania dát, ktoré umožňuje prípadová štúdia. Okrem terénnych zápiskov sme všetky vyučovacie hodiny zaznamenávali na kameru, fotografovali, robili rozhovor s triednou učiteľkou a učiteľkou informatickej výchovy. Súčasťou metódy hodnotenia boli aj krátke dotazníky s otvorenými otázkami, ktoré žiaci vypĺňali na hodinách. Odpovede, ktoré žiaci uvádzali v dotazníkoch sme analyzovali a snažili

3 Teoretické východiská Podľa nášho doterajšieho prieskumu neexistuje veľa relevantných materiálov, ktoré by hovorili o overenej metodike a aktivitách, ako využiť stavebnicu LEGO WeDo s deťmi na prvom stupni ZŠ (6 – 11 rokov). Väčšina prác, ktoré sa venujú edukačnej robotike sú určené pre staršie deti a na mimoškolské aktivity, napr.: [9], [10]. „A Currriculum Unit on Programming and Robotics“ [5] je jedným z mála metodických materiálov pre robotiku na prvom stupni ZŠ. Toto kurikulum navrhla Amandou Sullivan s výskumným tímom pre americkú základnú školu v New Yorku. V dokumente je uvedený zoznam aktivít, ktoré si učitelia môžu rozvrhnúť na rôzne dlhé časové obdobie. Jasne sú však vytýčené ciele, ktoré jednotlivé aktivity sledujú a konkrétny návrh hodnotenia týchto aktivít. Návrh aktivít je dobre premyslený a sleduje nárast vedomostí žiaka pracujúceho s robotickou stavebnicou. Avšak použitie takéhoto charakteru hodnotenia nám po prvé, neumožňuje fakt, že v našom výskume nemá každý študent svoju stavebnicu a po druhé, takýto spôsob hodnotenia je podobný tradičnému známkovaciemu systému, ktorým učitelia hodnotia žiakov, len je v ňom vidieť snahu o väčšiu objektívnosť. Podľa J. Slavíka z knihy [11], školské hodnotenie v sebe zahrňuje všetky hodnotiace procesy a ich prejavy, ktoré bezprostredne ovplyvňujú školskú výučbu alebo o nej nejakým spôsobom hovoria. Podľa Tureka [12] by malo byť takéto hodnotenie viac kontrolované a premyslené, pretože na základe kontroly a z nej

51


vyplývajúceho hodnotenia a klasifikácie sa rozhoduje o ďalšom osude žiakov (voľba povolania, prijatie na vysokú školu, ...), čím zasahuje najcitlivejšiu sféru človeka – jeho sebavedomie. Takáto kontrola vyučovacieho procesu sa skladá z dvoch procesov, a síce, zo zisťovania a z posúdenia výsledkov vyučovacieho procesu [12]. Tieto dva procesy sa nielenže zdajú veľmi podobné, ale reálne sú aj vzájomne veľmi prepojené. - Pri zisťovaní výsledkov vyučovacieho procesu ide v podstate o meranie výkonu žiakov, o zistenie toho, čo vedia a čo nie, aká je miera poznatkov v porovnaní s tým, čo vedieť majú a v čom sa každý ako jednotlivec zlepšil. Túto činnosť môžeme nazývať aj preverovanie, či skúšanie. - Posúdenie výsledkov vyučovacieho procesu, inak povedané – hodnotenie, je pripisovanie hodnoty tým, kto hodnotí (zvyčajne učiteľom), tomu, koho alebo čo hodnotí (t.j. zvyčajne žiakovi alebo jeho výkonu). Na Slovensku sa hodnotenie žiakov zvykne vyjadrovať vo forme čísla, resp. známky. Takémuto hodnoteniu hovoríme klasifikácia, t.j. zaraďovanie žiakov do výkonnostných skupín, ktorých máme na Slovensku 5. Ako synonymum sa často používa aj výraz známkovanie, čo nie je podľa Tureka úplne adekvátne, pretože jednotlivé výkonnostné skupiny nemusia byť hodnotené len známkami, ale aj písmenami (napr.: A, B, C, D, E) alebo slovným hodnotením. Pri kontrole vyučovacieho procesu by sa nemal dávať dôraz len na jednu funkciu tohto procesu (kontrolnú), ako to možno často vidieť na vyučovaní, ale na všetky jeho funkcie (prognostická, motivačná, výchovná, informačná, rozvíjajúca či spätnoväzobná). Podceňovanie napríklad spätnoväzobnej či motivačnej funkcie vedie k tomu, že žiaci sa stavajú ku klasifikácií odmietavo až záporne a vôbec ju nepokladajú za niečo, čo im môže pomôcť k lepšiemu zvládaniu preberanej látky. Tradičné známkovanie ako ho poznáme zo škôl, podporuje len niektoré funkcie, väčšinu z nich skoro vôbec. Aj preto chceme v našich návrhoch hodnotenia rozvíjať tie funkcie, ktoré sú menej podporované, napr. motivačnú, rozvíjajúcu, spätnoväzobnú a výchovnú. Tie majú podľa [12] za úlohu: 1. Motivačná: udržiavanie a zvyšovanie štúdijnej aktivity žiakov, 2. Rozvíjajúca: rozvoj schopnosti sebakontroly a sebahodnotenia žiakov,


http://jtie.upol.cz

3. Spätnoväzobná: získavanie informácií o úspešnosti vyučovacieho procesu žiakmi a učiteľom na reguláciu ďalšieho postupu tak, aby sa efektívne dosiahli ciele vyučovacieho procesu, 4. Výchovná: formovanie pozitívnych vlastností a postojov a odstraňovanie negatívnych vlastností. Ako bolo spomenuté vo výskumných metódach, pre náš výskum bolo dôležité, aby deti, ktoré budú testované nami navrhnutými hodnotiacimi metódami, boli zvyknuté na netradičné spôsoby a metódy hodnotenia. Najlepšie na tie, ktoré by už v minulosti rozvíjali viaceré funkcie hodnotenia. Napríklad slovné hodnotenie. Preto ideálnou voľbou bola súkromná základná škola v Bratislave, ktorá hodnotí svojich žiakov slovným hodnotením. 4 Priebeh výskumu Výskum prebiehal na súkromnej základnej škole pre nadané deti. Výskumu sa zúčastnila jedna trieda druhákov rozdelená na dve skupiny, ktoré mali informatickú výchovu vo štvrtok ráno hneď za sebou – prvú a druhú vyučovaciu hodinu. V prvej skupine bolo 8 žiakov (5 dievčat a 3 chlapci). V druhej skupine bolo 7 žiakov (3 dievčatá a 4 chlapci). Mená žiakov sme pre potreby výskumnej správy zmenili. Na prvej hodine sa žiaci sami rozdelili do tímov, v ktorých pracovali aj na ďalších hodinách. Zmeny v tímoch nastali, len ak niekto chýbal, alebo ak to vyžadovali potreby výskumu. Výskum prebiehal počas piatich hodín v oboch triedach paralelne. Prvé štyri hodiny odučil jeden člen výskumného tímu a poslednú hodinu odučila ich učiteľka informatickej výchovy. Pred začatím hodiny jej boli povedané inštrukcie, ako majú byť odučené aktivity danej hodiny. Druhý člen výskumného tímu vždy zaznamenával priebeh hodiny, t.j. robil terénne poznámky, videá a fotografie. Stručný opis priebehu piatich hodín, ktoré sme odučili:  1. hodina: Na začiatku hodiny sme urobili so žiakmi asi 10 - 15 minútový rozhovor o tom, čo je podľa nich robot, kde sa s ním stretli, ako ho doteraz vnímali, atď. Následne si mohli zo stavebnice LEGO WeDo postaviť svoj vlastný model robota a rozhýbať ho pomocou motora, ktorý bol pripojený k PC.  2. hodina: Žiaci postavili podľa návodu model lietadla, ktorý mali rozhýbať troma rôznymi spôsobmi. Na domácu úlohu si

52


mali rozmyslieť, aký kolotoč si chcú postaviť na ďalšej hodine.  3. hodina: Na začiatku hodiny dostali zadanie, aby postavili kolotoč. Na konci hodiny mala každá skupina prezentovať svoj model - ako sa volá, čo robí, čím je charakteristický, koľko ľudí odvezie, ... .  4. hodina: Táto hodina bola zameraná na tímovú spoluprácu a celá bola tematicky spojená príbehom o „plťke“. Na začiatku sa rozprávalo o tom, čo je to plťka, či sa s ňou niekto stretol, atď. Následne sa žiaci rozdelili do trochu väčších skupín. Každá skupina si vybrala jedného zástupcu, ktorý sa mohol chodiť pozerať na skryté modely, ktoré sme vopred pripravili. Potom ich musel ostaným členom skupiny opísať len slovne, bez používania rúk, či inej časti tela a na základe tohto popisu mali žiaci daný model postavať. Pri každom ďalšom kole sa menil opisovaný model aj člen, ktorý model opisoval. Takto sa mohli vystriedať všetci členovia tímu. Modely boli koncipované od najjednoduchších až po zložité (napr. prevod dvoch ozubených kolies).  5. hodina: Učiteľka žiakov najprv oboznámila s úlohou postaviť model lode, ktorá nezastavila na hranici, ale stihli ju zachytiť bezpečnostné kamery. Úlohou žiakov bolo postaviť model lode zo stavebnice podľa troch fotografií, ktoré dostali. Okrem fotografií dostali vytlačenú aj mapu so znázornenou trasou lode. Pomocou programu mali nasimulovať pohyb lode, ako sa pohybovala po mape. Prvé dve hodiny sa žiaci oboznamovali so stavebnicou a softvérovým prostredím. Až na tretiu a štvrtú hodinu sme zaradili naše navrhnuté metódy hodnotenia. Tieto metódy sme navrhovali a dotvárali spolu s učiteľkou, ktorá túto triedu učí informatickú výchovu – je dobre oboznámená s metódami, ktoré táto škola používa a zároveň dobre pozná vedomostný stav žiakov. Výsledkom našich rozhovorov bol návrh troch metód, ktoré majú rozvíjať u žiakov vytváranie, formulovanie a prezentovanie vlastných, objektívnych a spravodlivých názorov na svoju prácu a na prácu a produkty vytvorené spolužiakmi. Prvé dve navrhnuté metódy sú si po obsahovej stránke veľmi podobné a líšia sa len formou. Preto sme sa rozhodli skúsiť ich implementovať na tretej vyučovacej hodine, v oboch skupinách paralelne. Tretia metóda mala za úlohu prebudiť u žiakov záujem rozmýšľať o efektívnosti zloženia


http://jtie.upol.cz

skupiny, o tímovej spolupráci, o hodnotení vlastností spolužiakov v súvislosti so strategickým plánovaním, vo forme zodpovedajúcej ich veku. Túto metódu sme zaradili na koniec štvrtej vyučovacej hodiny, lebo žiaci mali počas nej možnosť skúsiť si tímovú spoluprácu v inom zložení ako na predošlých hodinách. Mali teda možnosť porovnávať viaceré výhody a nevýhody, ktoré priniesli noví členovia. Túto metódu sme implementovali rovnako v oboch skupinách. Stručný opis nami navrhovaných metód hodnotenia: Metóda1: Na konci hodiny dostali žiaci do triedy tabuľku, kde boli v riadkoch napísané ich mená a v stĺpcoch boli názvy kolotočov, ktoré robili, spolu s vytlačenými obrázkami kolotočov. Do ďalšej hodiny mal každý za úlohu ku každému kolotoču napísať, čo si o ňom myslí. Metóda2: Na konci tretej hodiny žiaci dostali papier s vytlačenou tabuľkou, kde mali odpovedať na tri zadania, ktoré zneli:  Tvoje meno:  Názov kolotoča, ktorý sa ti páči:  Prečo sa ti páči: Metóda3: Na konci hodiny dostali žiaci papier s vytlačenou tabuľkou, kde mali odpovedať na štyri otázky, ktoré zneli:  S kým si bol/a v skupine dnes?  S kým by si chcel/a byť nabudúce?  Prečo?  Ako sa ti dnes stavalo? Po odučení hodín sme spravili analýzu zozbieraných dát, z ktorých nám vzišli rôzne otázky. Niektoré z nich sa nám zdali byť ľahko zodpovedateľné osobou, ktorá by poznala charakter a vlastnosti žiakov. Preto sme robili rozhovor s triednou pani učiteľkou. O aktivitách a nami implementovaných metódach vedela dopredu a bola požiadaná, aby sledovala reakcie žiakov pri vypĺňaní tabuľky z Metódy1. Otázky, ktoré sme sa jej pýtali zneli: 1. Je pre žiakov takáto aktivita intelektuálne náročná? Alebo je pre nich bežná a teda stretli sa s podobnou aktivitou aj na iných hodinách? 2. Myslíte si, že takáto metóda je vhodným nástrojom pre žiakov na rozvoj ich argumentačných schopností? 3. Pýtali sa žiaci pri vypĺňaní tabuľky čo majú robiť, čo od nich chceme? Bolo ich treba vyzývať k tomu, aby ju vyplnili?

53


4. V akom poradí vypĺňali tabuľku? Mohla vzniknúť nejaká závislosť medzi odpoveďami a poradím, v akom tabuľku daný žiak vypĺňal? 5. Prečo sú odpovede žiakov v štvrtom stĺpci tabuľky, ktorú sme použili pri Metóde1 takmer totožné? 6. Čím mohli byť spôsobené extrémne krátke odpovede žiakov v Metóde2? 7. Danka ako jediná osoba pri zdôvodňovaní svojich odpovedí uvádzala viacero argumentov. Čím to mohlo byť spôsobené? 8. Pri Metóde3, kde sa mali žiaci vyjadriť, s kým by chceli byť v skupine na budúcej hodine, nikto nenapísal Otku. Čím to mohlo byť spôsobené? 9. Naopak veľa žiakov chcelo byť s Tomom, čím to mohlo byť spôsobené? 10. Žiaci nepísali žiadne negatívne vyjadrenia. Mohlo to byť spôsobené neúprimnosťou, hanblivosťou alebo neuvedomovaním si nedostatkov daného modelu, ktorý hodnotili?


http://jtie.upol.cz

funkcia, ako ju uvádzame v kapitole o teoretických východiskách. Zavedením metód, ktoré podporujú tieto funkcie sme žiakov nenásilnou formou nútili zamýšľať sa nad formuláciou svojich dojmov a pocitov. Žiaci zároveň riešili problém objektívnosti medzi pravdou o modeli a tým, že autor modelu je ich kamarát. Analýza dát: prvá výskumná otázka Analýzou reakcií detí sme sa snažili nájsť odpoveď na prvú výskumnú otázku: Ako reagujú deti pri zavádzaní nami navrhnutých hodnotiacich metód do vyučovania? Odpovede sme hľadali analýzou videozáznamov. Chovanie žiakov pri požiadavke zodpovedania otázok Metódy2 a 3 boli porovnateľné s ich chovaním pri zadávaní úloh na začiatku hodiny, t.j. nespozorovali sme žiadne významné rozdiely v ich správaní. Tieto metódy boli implementované až v závere vyučovania. Badateľná bola väčšia ochota dievčat, než chlapcov zanechať prácu s LEGOm a pracovať s papierom, na ktorom boli zadania úloh. Ďalší fakt, na ktorý nás upozornila učiteľka informatiky už pri prvotnom rozhovore, je veľký rozdiel medzi druhákmi a tretiakmi v čítaní a písaní. Túto skutočnosť sme naozaj následne mohli vidieť aj v rozhovoroch, ktoré boli zaznamenané na videách. Ako ukážku uvádzame dva druhácke rozhovory, ktoré potvrdzujú ich oprávnené nedostatky v oblasti gramatiky. Prvý rozhovor bol medzi dvoma dievčatami. Sonička nepochopila znenie poslednej otázky a nevedela, či na konci každej odpovede má dávať bodky, tak sa pýtala Danky. Väčšina žiakov bodky na konci odpovedí nedávala. Prepis ukážky: Soňa: Ja nechápem to posledné. (Význam tretej otázky, ktorá bola napísaná na papieri.) Danka: Ako sa ti dneska stavalo? Soňa: Jáááj. Ahá. ..... Soňa: Za každým máme dať bodku? Danka: Asi hej.

5 Výsledky výskumu Použitím troch metód, ktoré uvádzame v kapitole Priebeh výskumu, sme napĺňali najmä výchovné a rozvíjajúce funkcie hodnotenia. Ďalšie funkcie ako spätnoväzobná, je zabezpečená počas celého priebehu výučby edukačnej robotiky. Z doterajšieho pozorovania vieme, že žiaci majú veľkú potrebu ukazovať svoje poznatky - čiastkové objavy. Či už učiteľom, spolužiakom v tíme, alebo iným tímom, hoci aj na opačnej strane triedy. Tento jav je jasne pozorovateľný. Žiaci mnohokrát až kričia, kým k ním vyučujúci nepríde a nepochváli ich, resp. neschváli im aktuálny model. Tu možno jasne vidieť, ako je pre žiakov potrebné nielen hodnotenie výsledku, ale aj priebehu. Edukačná robotika toto umožňuje veľmi prirodzeným spôsobom. Takéto ukazovanie a predvádzanie objavov býva zväčša hlasné, ale môže byť aj tiché. Avšak vždy jasne upozorní zvyšné tímy, v akom štádiu je ich model v porovnaní s ukazovaným modelom spolužiakov. Zaznamenali sme viaceré prípady, keď žiaci po takomto priebežnom predvedení modelu boli povzbudení, ako veľmi sú popredu a začali sa snažiť ešte viac, aby skončili stavanie ako prví. Iní zas zistili, že sú veľmi pozadu so stavaním, lebo značný čas strávili rozhovorom o farbe kocky a usúdili, že tento problém je zanedbateľný a začali naozaj postupovať. Týmto spôsobom sa naozaj prirodzene spĺňa motivačná

Druhý rozhovor bol medzi dvoma chlapcami – Milom a Vilom. Milo mal potrebu zdieľať nahlas, čo chce napísať do odpovede, avšak Vilo sa napriek tomu nenechal ovplyvniť a ako jediný z triedy na otázku ako sa mu dnes pracovalo napísal „stredne“. Všetci ostatní žiaci napísali „dobre“, alebo „veľmi dobre“. Ďalej sa Vilo, dovtedy inak výrazná postava, pýtal nezrozumiteľným spôsobom na ý-čka v slove dobrý.

54


Prepis ukážky: Milo: Ja napíšem veľmi dobre. Vilo: Áno, dobrý je krátko. ... Dobrý je tiež s tvrdým (a pozerá spolužiakovi vedľa neho do papiera). Okrem problému s gramatikou5 a čítaním s porozumením, sme na videách zaznamenali aj vzájomné znemožňovanie odpisovania. Takéto chovanie žiakov nenarušovalo funkcie hodnotenia, ktoré sme chceli rozvíjať. Plynulé a prirodzené plnenie úloh bez otázok umožnil aj fakt, že žiaci sú zvyknutí na hodnotenie svojich prác. Toto nám potvrdila aj učiteľka informatiky pri prípravnom rozhovore. Vysvetlila nám, že žiaci dostávajú od učiteľov na konci každého štvrťroku, t.j. štyrikrát do roka, slovné hodnotenia o sebe, svojej práci, o pokrokoch ktoré robia, prípadne, ktoré by mali ešte spraviť. Na konci každého polroka, teda dvakrát za rok, si píšu aj oni sami na seba posudky. Z toho je zrejmé, že žiaci majú skúsenosti s formuláciou svojich tvrdení a s ich zdôvodňovaním. Analýza dát: druhá výskumná otázka Znenie druhej výskumnej otázky je: Aké dôvody a argumenty uvádzajú deti na obhajobu svojich názorov? Aký je potenciál rozvíjať ich argumentačné schopnosti? Odpovede na tieto otázky sme hľadali v odpovediach žiakov a následne v rozhovore s triednou pani učiteľkou. Veľmi zaujímavé bolo, že všetky odpovede žiakov v Metóde1 boli pozitívne. Žiaci neuvádzali negatívne argumenty. Najnegatívnejšie odpovede zneli: „Páčil bi sa mi viac, keby mu nepadala vrtuľa.“, „Páčil sa mi. Len mu trochu odpadávala vrtuľa.“ Ďalej to bola veľmi podobná formulácia viet: „Páčil sa mi lebo ...“, „Páčil sa mi preto lebo...“, „Mne sa páčil lebo ...“, „Tento kolotoč sa mi páčil lebo ...“, ... . Zdôvodnenie tohto zistenia sme hľadali v odpovedi učiteľky (otázka č.10), kde vravela, že žiaci vedia byť naozaj kritický, ak si to myslia. To, že neuvádzali negatívne názory znamená, že sa im modely naozaj páčili. Z tejto pre nás významnej informácie vyplýva, že žiakom sa práca s LEGOm naozaj páčila, aj keď na pútavé aktivity počas výučby sú zvyknutí. Toto zistenie nám potvrdili aj pri osobnom rozhovore na konci hodiny, keď sme sa všeobecne pýtali, či sa im hodiny páčili, alebo sa im zdali nudné, alebo či by nechceli robiť niečo iné. Všetci chceli pokračovať v stavaní až na jedného žiaka, ktorý


http://jtie.upol.cz

chcel ísť na počítač, lebo doma mali pokazený internet a nemohol si skontrolovať e-mail. Ďalší zaujímavý jav sme objavili pri analýze odpovedí v Metóde1 v poslednom stĺpci tabuľky. V ňom sa nachádzal kolotoč, ktorý vyzeral ako mlyn a volal sa „Náš mlyn“. Všetci uviedli, že sa im páčil preto, lebo: „Vyzerá ako mlyn.“. Všetci žiaci zo skupiny uviedli rovnaký, podobne naformulovaný dôvod. Príčinu tohto javu nám čiastočne vysvetlila triedna pani učiteľka (otázky č. 4 a 5). Je normálne, že žiaci v tomto veku často kopírujú vzory, ktoré vidia. Takže najťažšie to mal ten, kto vypĺňal tabuľku ako prvý. V tomto prípade to bola Janka, ktorej napísané odpovede patrili ku kratším. Jej krátke vety, podľa tvrdenia pani učiteľky, neboli spôsobené slabším vyjadrovacím aparátom, ale práve tým, že prišla ako prvá a koncepciu viet musela vytvárať sama. Triedna učiteľka nám tiež vysvetlila, že výstižnosť a zložitosť odpovedí žiakov súvisia s ich spôsobom vyjadrovania. Niektorí žiaci sú struční, presne a jasne sa vyjadrujúci ako napríklad Miriam a Milo. Miriamine vety boli najkratšie, ale výstižné. Ukážka jej štyroch odpovedí: „Páčil sa mi, lebo bol zábavný.“, „Tento som stavala ja a Janka.“, „Páčil sa mi, lebo sa pekne točil.“ a „Páčil sa mi, lebo vyzeral ako mlyn.“ Žiaci, ktorí sú komunikatívnejší, výreční, nemali problém napísať viac textu napr. Danka. Podľa skúsenosti pani učiteľky však vo väčšine takýchto prípadov logické myslenie nie je až tak rozvinuté. Ukážka jednej Dankinej odpovede: „lebo mal pas lebo sa pekne točil lebo mali dobré nápady“. Danka patrila do skupiny, kde sme používali Metódu2. Ostatní žiaci uvádzali oveľa kratšie odpovede, ako napríklad: „lebo bol bespečný“, „lebo sa mohol zdvíhaď“, „LEBO VIZERAL AKO GULOMET.“, ... . Stručné odpovede v Metóde2 mohol spôsobiť aj krátky čas, ktorý mali žiaci na vypracovanie zadania. Týmto popisom charakteru žiakov nám pani učiteľka odpovedala na otázku 6, 7 a k otázkam 7, 8 a 9 sa vyjadrila nasledovne: Každý zo žiakov je jedinečný, každý má svoj vlastný charakter. Tom je napríklad dieťa, ktoré je veľmi hyperaktívne, komunikatívne, po intelektuálnej stránke veľmi rozvinuté a veľmi dobre spolupracuje s kýmkoľvek. Tieto pozitívne a pre úspešnú spoluprácu dôležité vlastnosti si žiaci naozaj uvedomujú. Aj preto medzi najčastejšie odpovede žiakov, pri zdôvodnení otázky, prečo by chceli byť nabudúce s niekým v tíme, patrili tieto zdôvodnenia: „lebo sú šikovní“, „lebo dobre stavajú“, „lebo dobre pracujú“, „lebo sa mi

5

ktorý je možné si všimnúť aj v ďalej uvádzaných odpovediach žiakov

55


dobre s nimi pacuje“, „lebo sú dobrí“. Jediná, výrazne odlišná odpoveď bola od Otílie, ktorá napísala, že by chcela byť na ďalšej hodine sama. Jej zdôvodnenie znelo: „lebo ma nikto nediriguje“. Podľa slov pani učiteľky má problém pracovať s niekým, lebo má veľmi dominantnú povahu. Žiaci s ňou nechcú byť v tíme, lebo nechce pristúpiť na spoločné dohody a svoje názory si presadzuje niekedy aj fyzickým násilím. Spolužiaci sa naučili, že ak s ňou budú v tíme, nedostanú sa k slovu, ani sa nebudú môcť aktívne zapájať. Tieto informácie nám objasnili dôvod, prečo žiaci neuvádzali Otíliu medzi žiakov, s ktorými by chceli byť na ďalšej hodine v tíme. Môžeme teda vidieť, že žiaci vedia strategicky rozmýšľať o vhodnom výbere členov do svojich skupín. Aby žiaci v takomto veku vedeli dopredu plánovať a neboli ovplyvňovaní len práve zažívanou skutočnosťou, alebo tým, kto je ich najlepší kamarát, musí byť takéto myslenie rozvíjané. Pani učiteľka nám naozaj potvrdila(otázky č.1, 2 a 3), že žiaci sú na ich škole od prvého roka vedení k tomu, aby sa dokázali samostatne vyjadrovať. Učitelia sa preto do výučby počas celého školského roku snažia zakomponovať také aktivity, ktoré by rozvíjali u žiakov takéto myslenie. Napríklad žiaci sú povinní už od prvého ročníka publikovať do školského časopisu, písať sebahodnotenie k vysvedčeniu a podobne. Podľa vyjadrenia pani učiteľky, implementované metódy hodnotenia nemali byť pre žiakov intelektuálne náročné. Aktivity na vyjadrenie vlastného názoru ona sama veľmi často používa ako metódu hodnotenia na hodinách, avšak skôr vo forme ústnej, ako písomnej. Žiakov vedie k tomu, aby sa nehanbili a povedali svoje názory a myšlienky. Aj to môže byť jeden z dôvodov, prečo sa žiaci nepýtali učiteľov, aké odpovede majú do tabuľky písať. Podľa osobného názoru pani učiteľky, žiaci musia prejsť po viacerých stupienkoch k tomu, aby sa vedeli správne vyjadrovať a takéto metódy hodnotenia sú jedným z nich.


http://jtie.upol.cz

ročníka ZŠ, vedia sa k hodnoteniu a sebahodnoteniu postaviť veľmi racionálne a prirodzene. Pri implementovaní nami navrhnutých netradičných metód hodnotenia, žiaci pracovali prirodzene a spontánne, ako keď sme im zadávali úlohy na začiatku hodiny. Nestretli sme sa s nechápavými pohľadmi a otázkami žiakov, ktorými by žiadali presné inštrukcie na vypracovanie týchto zadaní. Žiaci použili mechanizmy a spôsoby riešenia, ku ktorým boli doteraz vedení. Problémy nenastali na úrovni obsahovej, ale výrazovej, kde žiaci nemali ešte úplne zvládnutú gramatiku jazyka. Dôvody a argumenty, ktorými žiaci zdôvodňovali svoje rozhodnutia boli premyslené a založené na dlhodobej skúsenosti. Obsahovali prvky dlhodobého plánovania a strategického myslenia. Rozhovor s učiteľkou potvrdil, že takéto netradičné metódy hodnotenia majú miesto v školskej výučbe a prispievajú k čiastkovému napĺňaniu cieľov pre rozvoj argumentačných schopností žiakov. 7 Literatura [1] Atmatzidou, S. Markelis, I. Demetriadis, S. The use of LEGO Mindstorms in elementary and secondary education: game as a way of triggering learning. 2008, Workshop Proceedings of SIMPAR Intl. Conf. on SIMULATION, MODELING and PROGRAMMING for AUTONOMOUS ROBOTS, s. 22-30. Venice(Italy) 2008, ISBN 978-88-95872-01-8 (print). [2] Dagdilelis, V. Sartatzemi, M. Kagani, K. Teaching (with) Robots in Secondary Schools: some new and not-so-new Pedagogical problems. 2005, ICALT’05 - Proceedings of the Fifth IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, s. 757-761 . ISBN:0-7695-2338-2 (print). [3] Hussain, S. Lindh, J. Shukur, G. The effect of LEGO Training on Pupils’ School Performance in Mathematics, Problem Solving Ability and Attitude: Swedish Data. 2006.Educational Technology & Society, s. 182-194. ISSN 14364522 (online) and 1176-3647 (print). [4] LEGO® MINDSTORMS® NXT 2.0. (online) [cit. 2012-12-14]. URL : . [5] DevTech Research Group. A Curiculum Unit on Programing and Robotics. (online) [cit. 201212-14]. URL : < http://api.ning.com/files/pTaEwxWbXOXEvuHU

6 Diskusia a závery V článku sme opísali návrh a priebeh implementácie netradičných metód hodnotenia, o ktorých si myslíme, že rozvíjajú dôležité, ale často zanedbávané funkcie hodnotenia ako napr. motivačná, spätnoväzobná, rozvíjajúca a výchovná. Táto prípadová štúdia ukázala, že ak sú žiaci vedení k vytváraniu, formulovaniu a prezentovaniu svojich názorov už od prvého

56



8f7N4KIH76oLjbiFnY23K28QpazleBAFGekTJ GOQME9VCBK3lS8SQr4RkZVUw3PL3CYYnrIrbVgGgqF/WeDoThePlaygroundCurric Grades12.pdf>. [6] GURA, M. Getting Started with LEGO Robotics. 2011, ISTE. ISBN 978-1-56484-298-5. [7] Mayerová, K., Veselovská, M. Robotic kits and key competences in primary school. 2012, Information and Communication Technology in Education. Ostrava: University of Ostrava, Pedagogical Faculty, s. 175-183. ISBN 978-807464-135-0 (print).

http://jtie.upol.cz

[10] Marais, A. Smith, A. Duvejkog, N. TekkiKids: Experiences in implementing technology clubs in a South African context. 2008, 3rd International Conference on ELearning: Icel, s. 273-282. ISBN 978-1-90663804-7 (print). [11] KALHOUS, Z., OBST, O. a kol. Školní didaktika. 2009, Praha: Portál, s. 447. 2. vyd. ISBN 978-80-7367-571-4 (print). [12] Turek, I. Didaktika. 2008, Bratislava: IURA EDITION. 1. Vyd. ISBN 978-80-8078.198-9 (print). II.

1) [8] Švaříček, R., Šeďová K. a kol. Kvalitativní výzkum v pedagogických vedách. 2007.

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: [email protected] [email protected] Www pracovisko: http://www.edi.fmph.uniba.sk

In: Praha: Portál, s. r. o., 384 str. 1. vyd. ISBN 978-80-7367-313-0(print). [9] Rocha Neves, O. Mota Alves, J. Ramos J. An 8 Year Old Educational Robotics Program – Structure, Methodology and Goals. 2011, D. Obdržálek and A. Gottscheber: EUROBOT 2011, s. 236–247. 1. vyd. ISBN 978-3-642-21975-7 (print).

57



RESEARCH


MODERN APPROACHES TO TEACHING PROGRAMMING Rostislav FOJTÍK Abstract: The article bases from practical experience of the author teaching programming on secondary and tertiary level of education. The aim is to show suitable methods in teaching of objectoriented programming. The results of the surveys in primary and secondary schools, we can say that the teaching of programming and algorithms are not sufficiently exploited. The author tries to find most frequent problems of this teaching and at the same time its subjects matter and methods in generally use and present some suggestions of possible solution. Key words: object-first, object-oriented programming, teaching programming. MODERNÍ PŘÍSTUPY K VÝUCE PROGRAMOVÁNÍ Resumé: Cílem příspěvku je představit vhodné moderní způsoby výuky programování. Podle výsledků provedených průzkumů na základních a středních školách je možné konstatovat, že výuka programování a algoritmizace není dostatečně využívaná. Případně se používají méně vhodné postupy a metodiky pro výuku programování. Na základě provedených experimentů ukazuje příspěvek možnosti výuky programování metodikou object-first, její výhody i úskalí. Výběr příhodných postupů při výuce a vhodných vývojových nástrojů. Klíčová slova: object-first, objektově orientované programování, výuka programování. 1 Úvod Výuka algoritmizace a programování prochází v současné době velkými změnami, které se snaží reagovat na dynamický rozvoj softwarového průmyslu. Dříve využívané metodické postupy, modely vývoje či programovací jazyky nedostačují aktuálním potřebám. Učitelé se mnohdy ptají, který programovací jazyk je vhodný pro výuku programování. První otázka při vytváření kurzu programování by se však neměla týkat programovacího jazyka, ale výběru vhodného paradigmatu a cíle kurzu. Je-li cílem naučit studenty vytvářet algoritmy a logicky přemýšlet, jeví se jako nejvhodnější mikrosvěty, například Karel nebo Logo. Tyto nástroje jsou přehledné, jednoduché a velmi názorné. Studenti vidí pomocí grafického znázornění výsledky svého postupu. Nástroje nevyžadují dlouhou fázi učení pravidel jazyka a uživatele se mohou skutečně zaměřit na tvorbu algoritmů a jednoduchých programů. Neztrácejí se ve složitostech a konkrétních detailech jazyka. Je-li však cílem výukového kurzu naučit studenty programovat a to tak, aby se jejich znalosti a dovednosti daly využít následně i v praxi, je potřeba nejprve vybrat vhodné paradigma. V současné době je nejrozšířenějším objektově orientovaný přístup. Nové přístupy v oblasti programování však vyžadují rovněž nové metodické postupy ve výuce. [7]

2 Jak se v současnosti vyučuje programování? Rámcový vzdělávací program pro gymnázia obsahuje jen velmi obecně popsané kompetence v oblasti algoritmizace a programování. V dokumentu se nacházejí pouze pojmy algoritmus, zápis algoritmů, úvod do programování. [8] Podíváme-li se do požadavků potřebných pro složení společné části maturitní zkoušky v oblasti informatiky, zjistíme, že v základní úrovní se od žáků očekává jen schopnost vysvětlení pojmu algoritmus, jeho základní vlastnosti a algoritmizovat jednoduchou úlohu. Nejedná se tedy o znalosti a dovednosti v oblasti programování, ale pouhé algoritmizace. V takovém případě není nutné vyučovat programování pomocí programovacích jazyků, ale jde využít například mikrosvěty. U vyšší úrovně maturitní zkoušky již musí žák prokázat znalosti a dovednosti skutečného programování a jedním z požadavků je i znalost základů objektově orientovaného programování. [4][5] Výuka programování na mnoha středních školách však neprobíhá podle současných požadavků. Velká část pedagogů vyučuje stejnými nebo velmi podobnými přístupy jako byli učeni sami v době svého studia. Problém je, že současné nároky na vývoj programů se značně změnily. Dříve nejběžnější procedurální

58


paradigma a přístup imperative-first nebo algorithm-first mnohdy nedostačují. Zvláště je to vidět u v současnosti velmi využívaného objektově orientovaného programování (OOP). Mnozí vyučující uplatňují nejprve klasicky procedurální přístup a teprve následně se začínají věnovat principům objektově orientovanému programování. Tento přístup však u mnohých studentů vytváří nevhodné návyky, které se obtížně odstraňují. Z praktických zkušeností na Katedře informatiky a počítačů Ostravské univerzity vyplývají následující poznatky. Studenty přicházející ze středních škol můžeme rozdělit na tři skupiny. První skupinou jsou studenti, kteří jsou výukou programování nedotčeni. Druhá skupina pochází ze škol, kde se programování věnovali, ale vzhledem k malé hodinové dotaci jen v omezené míře. Do poslední skupiny patří studenti, ze škol, které věnují programování samostatný předmět. V dobách, kdy se v předmětu věnovanému základům programování využíval programovací jazyk Pascal a imperativní přístup, se mezi studenty ve velké míře objevovaly dále popsané chyby a špatné návyky. Pro první skupinu studentů bylo typické, že se potýkala hlavně s programovacím jazykem a jeho pravidly. Většinu času věnovali studenti zvládnutí syntaxe a na samotné algoritmy jim nezbýval dostatek energie. Pro druhou skupinu studentů bylo naopak mnohdy charakteristické velké množství nevhodných návyků. Mnoho studentů z této skupiny programování považovalo za velmi složité a mělo pocit, že jej nemohou nikdy pochopit. Studenti vycházeli obvykle z dosavadních nedobrých zkušeností, které byly způsobeny špatným výběrem programovacího jazyka, vývojového nástroje, nekvalitními a málo názornými příklady a nedostatkem času na výuku. Další problémy nastaly v navazujících předmětech, které byly zaměřeny na objektově orientované programování. Studenti museli zvládnout nový programovací jazyk a hlavně nové paradigma, které od nich vyžadovalo zásadně jiný přístup v návrhu programů. Situace se výrazně změnila v okamžiku, kdy úvodní kurz zaměřený na základy programování se začal vyučovat pomocí programovacího jazyka Java a byl doplněn o objektově orientované paradigma. Dosavadní zkušenosti s výukou programování ukazují, že mezi obvyklé chyby studentů, kteří se učí programování nejprve pomocí klasického přístupu a teprve pak objektového, patří:


http://jtie.upol.cz

- přemýšlí hlavně o kódu – jazyku, ne o řešení problému, - studenti mají tendenci vytvářet monolitická řešení, ve kterém spojují funkční logiku, strukturu a uložení dat s uživatelským rozhraním, - nedostatečné využívání návrhových vzorů, - nevhodné používání globálních proměnných uvnitř podprogramů, - již na počátku se snaží řešit nejdetailnější problémy, - vytvářejí velké třídy s moha kompetencemi, - třídy obsahují nevhodné kompetence. Podíváme-li se na tematické plány předmětů programování na středních školách, najdeme dost často následující schéma. Začátek je věnován algoritmizaci, pak následuje popis programovacího jazyka. Jednotlivá témata vysvětlují syntaktická pravidla jazyka. Žáci se dozví o jednotlivých datových typech, vytváření proměnných, operátorech, co jsou to cykly, podmínky, pole a podobně. Na konci (pokud na to vyjde čas) se věnuje výuka základům objektového programování. Dozví se, co je třída, objekt, dědičnost, polymorfismus. Žáci z tohoto postupu získají pocit, že objektové programování je jen určitá nadstavba jazyka. Jedním z důvodů tohoto postupu výuku je rovněž zaměření učebnic. Podíváme-li se na nabídku knihkupectví v sekci programování, zjistíme, že velká část knih je zaměřena na programování v konkrétním jazyce. V úvodních kapitolách se autoři věnují datovým typům, od těch primitivních až po ty složitější a strukturované, dále jsou na mnoha stránkách popisovány základní řídící struktury, práce s poli, přístup k souborům, vytváření programových modulů a podobně. Popis všech pravidel konkrétního jazyka zabírá mnoho desítek až stovek stránek. O analýze a návrhu programu, návrhových vzorech a vhodných programovacích postupech se kniha zmiňuje často jen velmi okrajově nebo vůbec ne. Nezbývá na ně místo! Místo učebnic programování se pak tisknou spíše referenční manuály pro konkrétní programovací jazyk. Taková učebnice je vhodná pro člověka, který umí programovat a potřebuje zvládnout nový programovací jazyk. Ke škodě věci se pak velmi často podobným způsobem vyučuje programování a učitele si knihu berou jako vzor postupu výuky. Hlavní důraz je kladen na zvládnutí syntaktických pravidel a úskalí vybraného programovacího jazyka. Než učitel sestaví tematický plán, měl by si ujasnit cíl výuky programování:

59


- Naučit základům algoritmizace – zde je vhodné využívat jednoduché a názorné prostředky, jako jsou například mikrosvěty. - Zvládnout konkrétní jazyk – žáci už znají základy programování a vzhledem k profilu absolventa daného studijního oboru mají zvládnout konkrétní programovací jazyk. - Naučit se programovat podle moderních měřítek – to znamená zaměřit se na objektově orientovaný přístup, který je uplatňován v současné praxi nejčastěji.


Druhou zkoumanou skupinou bylo 71 základních škol a 15 víceletých gymnáziích (nižší stupeň). Z tohoto počtu jen 32 % respondentů zařadilo do svých tematických plánů v rámci předmětu výpočetní technika nebo v zájmovém kroužku výuku programování. 22 % respondentů vyučovalo programování v dřívějších dobách a zbylých 46 % programování nevyučovalo ani nevyučuje. Jedním z důvodů malého zastoupení výuky programování je i nadále nedostatečná aprobace vyučujících. Stále jen malá část učitelů má informatiku jako svou původní aprobaci (pouze 15 % respondentů). Více učitelů informatiku absolvovalo v rámci některé z forem rozšiřujícího studia (30 % respondentů) nebo učí informatiku neaprobovaně.

3 Průzkum na základních a středních školách Hlavním cílem průzkumu bylo zjistit, jakým způsobem přistupují základní a střední školy k výuce programování. Zda zařazují do svých tematických plánů výuku algoritmizace a programovaní, jaká vývojová prostředí a jaké metodiky využívají ve výuce. [2][3] První samostatně zkoumanou skupinou bylo 63 středních škol v Moravskoslezském kraji, z nichž 84% uvedlo, že se věnuje výuce programování. Nejčastěji využívaným jazykem byl Pascal. Na odpovědích je bohužel vidět, že někteří učitelé si pletou vývojové prostředí s programovacím jazykem. Příkladem může být vývojový nástroj Delphi, který přes 10 % respondentů mylně považuje za programovací jazyk.

Výuka programování na ZŠ 33%

Jaké programovací jazyky se vyučují na Vaší škole?

20% 15%

Obr 2: Výuka programování na ZŠ Pro výuku základů algoritmizace a programování používá 33 % dotazovaných základních škol mikrosvěty. Jedná se o jednoduché a většinou uzavřené vývojové nástroje, jejichž hlavní výhodou je jednoduché ovládání a hlavně velká názornost. Tyto nástroje jsou mnohdy uzpůsobeny pro menší děti, ale dají se úspěšně aplikovat i na střední škole. Nejčastěji jsou používané Logo, Karel a Baltík.

10% 5%

C

C# Ja Ja va va Sc rip Pa sc HT t a M Vi l su (O L al bje Ba ct sic ) .N et Fl a La sh za ru Py s th Ja V zy isu on ky Vi al C pr su o al # ov C+ la da ni XH + CN TM C L st r .. .

0% ca De l lp hi Vi su C+ + al Ba sic PH P

v předmětu povinném pro všechny žáky

28%

25% Počet škol

18%

21%

30%

Pa s

http://jtie.upol.cz

Programovací jazyky

Obr 1: Využití programovacích jazyků na koumaných středních školách. Jeden z hlavních důvodů využívání jazyka Pascal (případně novější varianty Object Pascal) je to, že se učitelé sami pomoci něj učili programovat. Je otázkou nakolik je jazyk Pascal vhodný pro moderní výuku programování. Je potřeba si uvědomit, že přestože Niklaus Wirth koncipoval začátkem 70.let minulého století jako jazyk pro výuku, byl to jazyk poplatný hlavně tehdejším požadavkům. Nezahrnoval objektově orientovaný přístup, který byl zaveden do jazyka až mnohem později, a to mnohdy ne úplně vhodným způsobem.

60


67%

9% 13% 2% 2%

Obr 3: Využití mikrosvětů programování na ZŠ.

Baltík

ve

http://jtie.upol.cz

a nevěnovala se jim hlavní pozornost. Vzhledem k omezenému času to nebylo ani možné. Hlavní důraz při výuce byl kladen na pochopení objektově orientovaného přístupu, konstrukci tříd, vztahů mezi objekty, využití návrhových vzorů a tvorba správné architektury. Při rozhodování o výběru programovacího jazyka byl vybrán pro kontrolní i experimentální skupinu programovací jazyk Java. Jeho vlastnosti v současné době vyhovují výuce: - umožňuje objektově orientovaný přístup, - možnost využít jazyk přímo v praxi je pro studenty motivující. Většina studentů nerada pracuje s programovacími jazyky, které jsou určeny pouze k výuce či teoretickému bádání, - jazyk je jednodušší než C++, - syntaxe jazyka je podobná jako u jazyků C, C++, C# a některých dalších často využívaným programovacích a skriptovacích jazyků, - ke grafickému znázorňování tříd a jejich vztahů lze využit pro výuku vhodné prostředí BlueJ, - je k dispozici zdarma kvalitní vývojov0 prostředí (v kurzech byly využit nástroj NetBeans). Výuka v experimentální skupině byla prováděna hlavně pomocí řešení konkrétních problémů a programů. Cílem nebylo vytvářet komplexní a dokonalé programy, ale ukázat možné objektově orientované postupy. A to mnohdy i za cenu velkého zjednodušení problému a následného řešení. Vytvářet složité a rozsáhlé kódy by nebylo vhodné a jen velmi obtížně by se realizovalo ve výuce s takto nevelkou časovou dotací. Naopak veliký důraz byl kladen na diskusi a komunikaci mezi všemi účastníky výuky. Při řešení jednotlivých úkolů bylo nejprve využito grafického znázornění problému a teprve pak následovalo psaní samotného kódu. Grafické znázornění je velmi důležité a usnadňuje studentům pochopení řešení. Velmi důležitou roli hrály vhodně zvolené příklady a problémové úkoly. Jejich příprava a hlavně vymýšlení je velice obtížné. Příklady, které studenti během výuky řeší, musí často splňovat téměř protichůdné požadavky: - musí být dostatečně komplexní, aby dostatečně pokryly řešenou oblast, - měly by sloužit jako vzor pro řešení reálných problémů, - měly by mít alespoň částečnou spojitost s reálným využitím, neměly by to být pouze „příklady pro příklady“,

Využití mikrosvětů při výuce programování na ZŠ 7%


výuce

4 Experiment Katedra informatiky a počítačů Ostravské univerzity se snaží pravidelně pořádat kurzy výuky programování pro zájemce z řad studentů středních škol. Hlavním cílem je seznámit účastníky s moderními vlastnostmi programování s důrazem na objektově orientovaný přístupu. V rámci výuky byl proveden pedagogický experiment. Pro studenty byly připraveny dva kurzy v rozsahu 20 hodin prezenční výuky a materiály pro samostudium. Každého kurzu se zúčastnilo od 12 do 28 středoškolských studentů. Jejich znalosti programování byly na různé úrovni. Třetina studentů se zatím neučila žádný programovací jazyk. Zbylá část studentů uměla základy jazyka C nebo Pascal. Alespoň základy objektově orientovaného programování znalo jen několik studentů. Jediný náznak objektově orientovaného přístupu měli studenti, kteří při výuce na své škole využívali vývojový nástroj Delphi. Ale i ti o třídách a objektech věděli jen velmi málo. Hlavní důraz jejich výuky byl zaměřen spíše na využití grafických komponent a návrh grafického rozhraní aplikace. Při svých programech většinou nevyužívali architekturu Model-View-Controler. V kontrolní skupině byla výuka vedena tradičními postupy. Jednotlivá setkání byla nejprve věnována vlastnostem programovacího jazyka Java, syntaktickým pravidlům, jednoduchým a strukturovaným datovým typům, řídícím strukturám jazyka a podobně. Teprve v závěru se výuka věnovala základům objektově orientovaného jazyka. Experimentální skupina byla po nezbytném úvodu hned seznamována s paradigmatem objektově orientovaného programování. Metodika výuky vycházela z přístupu Object-First. [1][6] Syntaktická pravidla se „dovysvětlovala za pochodu“

61


- jejich řešení nesmí být rozsáhlé a komplikované natolik, že se v čase vyučovací hodiny nedají vyřešit. Přestože účast studentů na seminářích nebyla povinná, byla docházka většiny z nich překvapivě dobrá. K vyhodnocení byly použity metody pozorování a interview se studenty. Při srovnání obou skupin bylo pomocí pozorování zjištěno, že účastníci kontrolní skupiny lépe zvládli syntaktická pravidla programovacího jazyka Java a některé algoritmické konstrukce. Vzhledem k omezené časové dotaci, však ani znalosti účastníků kontrolní skupiny nebyly dostatečné k tomu, aby žáci mohli okamžitě tvořit reálné projekty. To by vyžadovalo další hodiny výuky a samostudia. V kontrolní skupině bylo možné pozorovat velké rozdíly mezi studenty, kteří se na své střední škole programování věnovali a studenty, kteří doposud, žádný programovací jazyk neznali. Všichni studenti kontrolní skupiny však oproti členům experimentální skupiny nedostatečně pochopili základy objektově orientovaného přístupu, činilo jim větší potíže definovat třídy, objekty, vztahy mezi nimi a hlavně mnohem hůře rozuměli praktickému využití OOP. V experimentální skupině se často ukazovalo, že předchozí znalosti programování nemusí být výhodou. Naopak občas studenti měli problém změnit způsob uvažování.


porozumět programů.

analýze,

http://jtie.upol.cz

návrhu

a

architektuře

6 Literatura [1] BENNEDSEN, J., SCHULTE, C. What does “Objects-First” Mean?, Proc. Seventh Baltic Sea Conference on Computing Education Research, Finland 2007, [online] http://crpit.com/confpapers/CRPITV88Bennedse n.pdf [2] 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 [3] 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 [4] Katalog požadavků zkoušek společné části maturitní zkoušky, Zkušební předmět: Informatika, vyšší úroveň obtížnosti, Centrum pro zjišťování výsledků vzdělávání, Praha 2010 [5] Katalog požadavků zkoušek společné části maturitní zkoušky, Zkušební předmět: Informatika, základní úroveň obtížnosti, Centrum pro zjišťování výsledků vzdělávání, Praha 2010 [6] PECINOVSKÝ, R. Jak efektivně učit OOP. Tvorba softwaru 2005, ISBN 80-86840-14-X. [7] PECINOVSKÝ, R. Výuka programování podle metodiky Design Patterns First, Tvorba software 2006, ISBN 80-248-1082-4 [8] Rámcový vzdělávací program pro gymnázia, Výzkumný ústav pedagogický, Praha 2007, ISBN 978-80-87000-11-3

5 Závěr Současné požadavky na programátorské dovednosti se postupně mění. Programátoři v praxi stále více potřebují správně chápat objektově orientovaný přístup v oblasti návrhu a tvorby programů. Proto již nestačí vyučovat programování s hlavním důrazem na algoritmizaci a zvládnutí programovacího jazyka. Praktické zkušenosti z výuky ukazují, že metodika Object-First je vhodnější pro získání správných návyků a kvalitnější pochopení problematiky objektově orientovaného programování. Pro studenty je důležité správně

Mr. 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/

62



RESEARCH


CONTINUOUS PROFESSIONAL DEVELOPMENT ORIENTATION IN THE FIELD OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY Ondřej NEUMAJER Abstract: The paper summarizes results of the research in which the analysis of submitted applications for accreditation in the continuous professional development of teachers dealing with information and communication technologies (ICT) was realised. These applications for accreditation are tracked separately: educational programs on basic ICT literacy, the ICT methodology, pedagogical documentation and programs dealing with computer science, programming and algorithms. The results should help in designing and shaping the new career system of continuous professional development of teachers. Key words: continuous professional development, information and communication technologies, computer science, research, didactics, career professional development ZAMĚŘENÍ DALŠÍHO VZDĚLÁVÁNÍ UČITELŮ V OBLASTI ICT Resumé: Příspěvek shrnuje výsledky výzkumu, ve kterém byla provedena analýza předkládaných žádostí o akreditace dotýkajících se problematiky informačních a komunikačních technologií v systému dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků. Analýza databáze žádostí akreditační komise MŠMT na podzim 2012 umožňuje zmapovat kompletní nabídku vzdělávání, která je posléze předkládána učitelům v celorepublikovém kontextu. Odděleně jsou sledovány vzdělávací programy zaměřené na podporu základní ICT gramotnosti, didaktiku práce s ICT, vedení pedagogické dokumentace a programy zabývající se informatikou, programováním a algoritmizací. Analýza nabídky by měla posloužit při rozhodování o směrování a formování kariérního systému dalšího vzdělávání. Klíčová slova: další vzdělávání pedagogických pracovníků, ICT, informatika, výzkum, didaktika, kariérní systém vzdělávání pedagogických pracovníků z prostředků státního rozpočtu, které jsou za tímto účelem školám k dispozici. Pro ilustraci trendu vývoje posledních let je možné citovat z poslední výroční zprávy České školní inspekce za školní rok 2010/2011 [1], ze které vyplývá, že průměrná roční částka na jednoho pedagogického pracovníka určená na DVPP byla v roce 2010 pro mateřské školy 537 Kč, pro základní školy 715 Kč a pro střední školy 472 Kč. Oproti předchozímu roku se fakticky jednalo v průměru o pokles na polovinu. Výzkum zaměření dalšího vzdělávání učitelů v oblasti ICT proběhl v návaznosti na výzkum realizovaný autorem v první polovině roku 2012, který se zabýval strukturou nabídky vzdělávacích programů z hlediska jejich pokročilosti, resp. inovativnosti [2]. Základní použité charakteristiky (zejm. rozdělení žadatelů do příslušných kategorií) použité v tomto výzkumu byly využity i nyní.

1 Úvod Příspěvek se zaměřuje na některé charakteristiky současné nabídky vzdělávání pedagogických pracovníků v oblasti informačních a komunikačních technologií (ICT), které mohou učitelé regionálního školství využívat pro svůj profesní rozvoj. 2 Systém dalšího vzdělávání Další vzdělávání pedagogických pracovníků (DVPP) vychází ze Zákona o pedagogických pracovnících č. 563/2004 Sb. a z vyhlášky 317/2005 Sb. o DVPP, akreditační komisi a kariérním systému pedagogických pracovníků. Požádat Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy (MŠMT) o akreditaci vzdělávacího programu může každá organizace, která splní požadované kvalifikační předpoklady. Její žádost s podrobným rozpisem vzdělávacích programů následně projde posouzením akreditační komise MŠMT. Důvodem vzdělavatelů pro podání žádosti o udělení akreditace je možnost škol a školských zařízení hradit takto akreditované

3 Kategorie vzdělávacích programů

63


Akreditační komise DVPP jedná pětkrát v průběhu školního roku, tedy každý jeho druhý měsíc. Komise je rozdělena do několika subkomisí. Členům subkomise ICT jsou přidělovány pouze takové žádosti, které se dotýkají problematiky informatiky a ICT. Akreditační komise zkoumá předloženou žádost na základě kritérií, resp. jednotlivých náležitostí žádosti. Požadované náležitosti jsou uvedeny na webu MŠMT v sekci věnované akreditacím [3]. Je důležité uvést, že nelze zajistit, zda je obsah žádosti ve finále realizován v té podobě, v jaké byl předložen k akreditaci. Dodržení tohoto požadavku je zodpovědností předkladatele. Za účelem rozdělení žádostí dle obsahového zaměření do skupin vytvořil autor výzkumu následující čtyři kategorie: kategorie vzdělávacího programu

1. vzdělávací programy podporující rozvoj uživatelských dovedností (ICT gramotnost)

2. vzdělávací programy zaměřené na didaktiku práce s ICT a výukové ICT aktivity 3. vzdělávací programy zaměřené na informatiku, zejm. algoritmizaci, programování či databáze 4. vzdělávací programy zaměřené na zajištění administrativního vedení pedagogické dokumentace za pomoci ICT


http://jtie.upol.cz

dokumentace s ICT atp.

Tabulka 1: Použitá kategorizace vzdělávacích programů Takto pojatá typologie jednoznačně nevyznačuje ostré hranice mezi jednotlivými kategoriemi, ty mají nezřetelný předěl. Každá žádost musí být posuzována individuálně, univerzální jednoznačné vymezení vyjádřené formou definice není prakticky možné stanovit. V několika případech, ve kterých bylo obsahové posouzení obzvláště obtížné, bylo při provádění analýzy nutné přistoupit členy subkomise ICT ke vzájemným konzultacím. Výsledkem takových diskuzí pak je rozšíření jednotlivých kategorií o příklady a komentáře (viz tabulka). 4 Parametry zkoumaného vzorku Do zkoumaného vzorku byly zahrnuty všechny žádosti, které subkomise ICT obdržela na svém říjnovém jednání: jednalo o 286 vzdělávacích programů, které předložilo 50 institucí. Toto množství představuje cca jednu pětinu všech žádostí, které subkomise ICT v roce 2012 posuzovala. Pro zjištění bližších informací o vazbě poskytovatelů vzdělávacích programů na charakter kurzů byli žadatelé o akreditaci rozděleni dle právní formy a charakteru zřizovatele do čtyř kategorií: podíl předklá kategorie příklad daných žadatele program ů MŠ, ZŠ, SŠ, škola 22 % VOŠ, VŠ příspěvková NIDV, KVIC, organizace DDM, středisko 18 % MŠMT či kraje služeb školám nevládní a nestátní organizace, o. p. s., o. s. atp. 12 % nezisková organizace komerční a. s., s. r. o., 48 % společnost OSVČ atp. Tabulka 2: Žadatelé dle právní formy a charakteru zřizovatele

příklady a komentáře především základní školení funkčních dovedností, ovládání základního software a internetu (kancelářské balíky, základy internetu atp.), SIPVZ školení úrovně Z, P0, psaní na klávesnici, základy počítačové grafiky atp. tvorba digitálních učebních materiálů (DUM), práce s interaktivní tabulí, eTwinning, projektová výuka s ICT, e-learning programování v různých programovacích jazycích, semináře k programovatelným robotickým stavebnicím atp. práce se software zaměřeným na vedení pedagogické dokumentace, školní informační systémy, internetovou prezentaci školy, školní matriku, výkaznictví, novou legislativu dotýkající se

Pro srovnání může být zajímavé uvést, že podíl zastoupení předložených vzdělávacích

64


programů státních a krajských (18 %) a nestátních organizací (12 %) byl zcela identický, jako v předchozích dvou jednáních komise (v dubnu a červnu 2012). Rozdíly v podílu předkládaných žádostí ale zaznamenaly školy (snížení na 22 % v říjnu oproti 30 % v dubnu a červnu) a komerční společnosti (zvýšení na 48 % v říjnu oproti 40 %. v dubnu a červnu). Zmenšení podílu žádostí škol na úkor zvýšení podílu žádostí komerční společností může být způsobeno letními prázdninami, tedy obdobím, kdy učitelé čerpají povinně významnou část dovolené a tudíž na přípravu vzdělávacích aktivit nemají dostatek času. Pro další měsíce nebyla statistika zpracována.

Obr. 1 Rozložení vzdělávacích do jednotlivých kategorií

1základ ní… 2didakt ické… programů

Téměř polovina (47 %) všech předložených vzdělávacích programů jsou ty, které podporují rozvoj uživatelských ICT dovedností, tedy to, co je zpravidla označováno jako ICT gramotnost. 37 % ze všech žádostí tvoří vzdělávací programy zaměřené na didaktiku práce s ICT a výukové ICT aktivity. Mezi nimi jednoznačně převažují vzdělávací programy zaměřené na vytváření digitálních učebních materiálů (DUM) a práci s interaktivní tabulí. Hlavním důvodem způsobujícím masivní akcentaci těchto seminářů a workshopů způsobil probíhající dotační program MŠMT EU peníze školám (Oblast podpory 1.4 – zlepšení podmínek pro vzdělávání). Ten přinesl mimopražským základním školám 4,2 a středním školám 1,4 miliard Kč, z čehož téměř polovina byla směrována na ICT šablony [4]. Při hlubším zkoumání obsahu vzdělávacích programů, které svým deklarovaným zaměřením

http://jtie.upol.cz

spadají do této kategorie, lze dojít k závěru, že ve skutečnosti je z nich jen malá část skutečně věnována uplatňování didaktických zásad při tvorbě učebních materiálů. Významná část těchto vzdělávacích programů se ve svých cílech a postupech zaměřuje na popis technických vlastností nástrojů pro vytváření daných materiálů (nejčastěji DUM, objektů SMART Notebook či ActivInspire) a jen okrajově na samotné didaktické zásady a charakteristiky vzniku takových materiálů. Tyto vzdělávací programy ve své většině učí učitele obecně pracovat s autorskými nástroji, nežli aby jim zprostředkovávali a přibližovaly didaktické aspekty tvorby materiálů. Vzdělávací programy zaměřené na informatiku, algoritmizaci, programování či výuku databází jsou zastoupeny 15 %. Zbylé jedno procento náleží vzdělávacím programům soustřeďujícím se na zajištění administrativního vedení pedagogické dokumentace za pomoci ICT. Mezi ně zpravidla patří práce se školními informačními systémy či vytváření internetových prezentací škol. Jistým překvapením je skutečnost, že jediné dva vzdělávací programy v této kategorii nepředložily komerční společnosti (např. autoři daných software), ale státní a krajské organizace. Tento fakt může být ale ovlivněn malým počtem žádostí v této kategorii vzdělávacích programů. Rozložení vzdělávacích programů do jednotlivých kategorií dle skupin jednotlivých žadatelů je patrné z následujícího grafu:

5 Výsledky výzkumu Zjištěné zastoupení jednotlivých kategorií vzdělávacích programů je patrné z následujícího grafu:

4veden í… 3infor mati…


100% 0%

1 - základní 2 -3didaktické - ICT 4informatika, - vedení gramotnost využití ped. algoritmizace, dokumentace ICT … s ICT Škola Nestátní organizace

Státní či krajská organizace Firma Obr. 2 Rozložení do jednotlivých kategorií dle skupin jednotlivých žadatelů Graf ilustruje nerovnoměrné zastoupení ve struktuře nabídky jednotlivých kategorií ICT vzdělávání poskytovateli vzdělávání. Komerční společnosti nabízejí především vzdělávání v základních uživatelských dovednostech a se zvyšující se didaktickou složitostí či odborností vzdělávacích programů klesá i rozsah jejich nabídky. Naopak nestátní a neziskové organizace

65


se nejvíce zaměřují na problematiku informatiky a algoritmizace.


http://jtie.upol.cz

[3] Akreditace v systému DVPP. Praha: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy, 2012. Dostupné on-line http://www.msmt.cz/vzdelavani/akreditace-vsystemu-dvpp. [4] Tisková zpráva. Program „EU peníze školám“ zaznamenal úspěch. Praha: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy, 16. 10. 2012. Dostupné on-line http://www.msmt.cz/strukturalni-fondy/programeu-penize-skolam-zaznamenal-uspech. [5] RAMBOUSEK, V., HUSTOPECKÝ, J., NEUMAJER, O., MUDRÁK, D. PROCHÁZKA, J., ŠTÍPEK, J. Výzkum informační výchovy na základních školách. Praha: Koniáš, 2007. 360 stran. ISBN 80-8694810-2. [6] STARÝ, K., DVOŘÁK, D., GREGER, D., DUSCHINSKÁ, K. Profesní rozvoj učitelů. Podpora učitelů pro zlepšování výsledků žáků. Praha: Karolinum, 2012. ISBN 978-80-2462087-9.

6. Význam analýzy Provedená obsahová analýza předkládaných vzdělávacích programů přináší výsledky, které mohou být zajímavé například pro žadatele o akreditaci vzdělávacích programů a směrování jejich vzdělávací nabídky pedagogickým pracovníkům. Především by ale měly být podkladem pro odborný diskurz o směrování institucionalizovaného systému dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků. Autor si není vědom žádné jiné analýzy vzdělávací nabídky realizované v systému DVPP a to nejen v oblasti ICT. Pro jednání o změnách v kariérním systému pedagogických pracovníků by mělo být například důležité zjištění, že pouhých 22 % předkládaných vzdělávacích programů pochází od škol (mateřských, základních, středních, vyšších odborných a vysokých). 7 Literatura [1] Výroční zpráva ČŠI za školní rok 2010/2011. Praha: Česká školní inspekce. 2012. Dostupné on-line http://www.csicr.cz/cz/Dokumenty/Vyrocnizpravy/Vyrocni-zprava-CSI-za-skolni-rok-20102011. [2] NEUMAJER, O. Výzkum struktury vzdělávání učitelů v oblasti ICT v roce 2012 in Sborník mezinárodní konference ICT ve vzdělávání. [v tisku]. Olomouc: UPOL, 2013.

PhDr. Ondřej Neumajer, Ph.D. Katedra informačních technologií a technické výchovy Pedagogická fakulta UK M. D. Rettigové 4 116 39 Praha 1 Tel: +420 602 763 275 E-mail: [email protected] Www pracoviště: http://it.pedf.cuni.cz/

66



RESEARCH


COMPUTER SCIENCE TASKS AND TOPICS AS A PART OF ICT CURRICULA IN THE EYES OF PUPILS AND TEACHERS Jiří VANÍČEK Abstract: Last years, the trend of reintroducing into teaching of information and communication technology not only topics of digital literacy, but also topics from the basics of computer science is emerging in many countries. Czech national school documents disregards these topics and narrow it to digital literacy and handling with applications and information on the Internet. Consequently, Czech primary and secondary schools in global do not produce people prepared for studying IT subjects at the universities. One of projects how to introduce informatics tasks into schools is a Bebras contest, in Czech Bobřík informatiky. A research among participants of the contest has been realized. His research task was to answer questions how teachers and their students take in computer science problems, whether perceive contest tasks as informatical and which tasks are taken in as easy, difficult or inappropriate. The results show that neither students nor their teachers are not clear which problems are solved by computer science, they take informatics as a work with computer or software handling and mark pure informatical problems as non-informatical. Task in which reading and analyzing the code, understanding different representations and structures of information is necessary are very difficult for students. The questing is arising how well are future IT university studnets are prepared at schools. Key words: ICT education, computer science topics, informatics contest, Beaver of informatics INFORMATICKÉ ÚLOHY A TÉMATA JAKO SOUČÁST KURIKULA ICT V OČÍCH ŽÁKŮ A UČITELŮ Abstract: V poslední době lze v řadě zemí pozorovat příklon k zavádění informatických témat do školního kurikula výuky informačních a komunikačních technologií. České školské dokumenty dosud tuto oblast spíše upozaďují a omezují na výuku digitální gramotnosti pomocí uživatelského ovládání aplikací a práce s informacemi na Internetu. V důsledku pak české základní a střední školství neprodukuje absolventy, kteří by byli připraveni studovat informatické obory na vysokých školách. Jedním z projektů, jak do škol přivést otázky týkající se informatiky, je soutěž Bebras, v české verzi Bobřík informatiky. Mezi účastníky soutěže probíhal výzkum, který měl zodpovědět na otázky, jak žáci a učitelé vnímají informatické problémy, zda respondenti vnímají soutěžní úlohy jako informatické, které úlohy jsou vnímány jako lehké, těžké či nepatřičné. Ukazuje se, že žáci ani jejich učitelé nemají jasno, jaké problémy řeší informatika, informatiku vnímají jako práci s počítačem, případně ovládání software, opravdové informatické problémy označují za neinformatické. Také úkoly, v nichž je třeba číst a analyzovat kód, porozumět různým reprezentacím a strukturám informací jsou pro žáky velmi obtížné. Je otázkou, nakolik kvalitně připravuje naše školství budoucí studenty IT. Key words: Didaktika ICT, informatická témata, informatická soutěž, Bobřík informatiky absolvent 1. stupně ZŠ umět ovládat počítač na základní uživatelské úrovni. V posledních letech můžeme ve světě pozorovat jiné změny týkající se informačních technologií, 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. Již v roce 2003 v USA Tuckerův výbor pro K-12 kurikulum z The Association for Computing Machinery deklaruje, že „mezi cíle informatického kurikula na základních a

1 Informatika ve výuce ICT na základních školách Výuka počítačů v České republice aktuálně prochází změnami. Nový školský zákon z r. 2004 mimo jiné stanovil, že vzdělávací oblast informační a komunikační technologie je jednou z devíti vzdělávacích oblastí na základních školách [1]. V České republice je tak povinně vyučován předmět informační a komunikační technologie (dále ICT), a to i na 1. stupni ZŠ. Počínaje letošním školním rokem bude každý

67


středních školách patří zavedení všech základních informatických pojmů pro všechny studenty, a to od 1. stupně základních škol“ [2]. Stejný zdroj požaduje, aby „před ukončením 5. ročníku bylo u žáků rozvinuto jednoduché porozumění pojmu algoritmus.“ Nejen v České republice se objevují statistiky poklesu zájmu mládeže o technická témata. Např. dokument OECD z r. 2006 uvádí „že mezi roky 1990 - 2005 relativně poklesl počet studentů přírodních a technických oborů“ [3]. Na tento trend reagují snahy o podporu přírodních věd ve školách. Se snahou změnit trend odklonu mládeže od technických disciplín souvisí snahy etablovat informatiku (computer science) jako pravou přírodovědeckou disciplínu. Iniciativa Computing at School pokládá „informatiku za čtvrtou přírodní vědu“, protože nám umožňuje „porozumět přírodě a světu novými cestami a protože rychle proniká do ostatních disciplín, ovšem nejen svými možnostmi provádět výpočty, ale zcela novým způsobem uvažování“ [4]. Jestliže tyto argumenty přijmeme, pak základy informatiky mohou s využitím motivace dané digitálními technologiemi pěstovat v žákovi vědecké myšlení, stejně jako v ostatních přírodních vědách. Na otázku, ve kterém věku dítěte lze začít vyučovat základy informatiky, stejný zdroj odpovídá „Je zde silná analogie s ostatními přírodními vědami. Bereme jako samozřejmost, že každý žák by se měl naučit základní pojmy (řekněme) fyziky ve 3. ročníku ZŠ ... Přesně stejný vzorec můžeme aplikovat na informatiku“ [4]. V České republice se základy informatiky v dokumentech o vzdělávání na 1. ani 2. stupni ZŠ neobjevují. Pouze o výuce algoritmizace je v RVP ve vzdělávací oblasti ICT zmínka, že „vzdělávání vede žáka ke schopnosti využívat při interakci s počítačem algoritmické myšlení“, ta ovšem není promítnuta do učiva ani očekávaných výstupů [1]. Jiný přístup najdeme v Británii, kde „vláda nyní podporuje každou dobrou školu, aby nabízela informatiku (computer science) jako součást svého kurikula, a to již od 1. stupně ZŠ.“ [4]. Na Slovensku jsou informatická témata ve výuce na 1. stupni zakotvena daleko pevněji, neboť „informatika na 1. stupni ZŠ se skládá z následujících pěti tematických celků: 1 informace kolem nás, 2 komunikace pomocí digitálních technologií, 3 procedury, řešení problémů, algoritmické myšlení, 4 principy fungování digitálních technologií, 5 informační


http://jtie.upol.cz

společnost. [5] Z nich minimálně dvě témata jsou orientována k základům informatiky jako vědního oboru či propedeutice základních informatických pojmů (stejný přístup můžeme na českých školách vidět např. u matematiky). V článku prezentujeme výsledky několika dílčích výzkumů různé povahy. Pro přehlednost je řadíme odděleně, u každého je popsána metodologie, průběh a zjištění. 2 Postojový dotazník budoucích učitelů informatiky Je asi zřejmé, že běžnému učiteli základní školy, který dostal na škole svěřenu „výuku počítačů“ a vyučuje ji neaprobovaně, budou podstatně bližší témata ovládání počítače před základy algoritmizace nebo reprezentace informací a jejich struktury. Nás zajímalo, zda lze podobný postoj očekávat i u mladých, budoucích učitelů, kteří studují obor a budou plně kvalifikováni informatiku na ZŠ vyučovat. V roce 2011 jsme provedli výzkum mezi budoucími učiteli informatiky pro ZŠ, studenty předposledního ročníku pedagogické fakulty. 26 respondentům byl zadán dotazník, týkající se 25 vyjmenovaných témat ve výuce počítačových technologií: - výpočty s tabulkami a grafy; - hromadné zpracování dat, databáze; - programování, algoritmizace; - práce v textovém editoru; - principy fungování počítače (binární soustava, ukládání a přenos dat, jednotky apod.); - hardware počítače prakticky; - autorské právo, právní souvislosti použití sw; - hardware a software teoreticky; - práce s robotickými stavebnicemi; - práce se soubory a složkami; - práce s bitmapovou grafikou; - práce s vektorovou grafikou; - digitální fotografování a úpravy fotografií; - ochrana počítače, virová problematika; - digitální video, zvuk, grafika – stahování, ukládání, přehrávání; - pravidla typografie v textovém editoru; - rizika Internetu, počítačová kriminalita; - editace digitálního videa, zvuku; - reprezentace dat pomocí grafů, diagramů; - tvorba mentálních map; - základní správcovství počítače (heslo, účty, složky, úklid na disku, zálohování, instalace);

68


techniky vyhledávání informací; obsluha sociálních sítí, Web 2.0; historické souvislosti počítačů; počítačové hry. V dotazníku se šestibodovou škálou (od „vůbec ne“ po „zásadně ano“) respondenti vyznačovali své stanovisko, jak důležité je dané téma pro zařazení do výuky. Ve druhé části dotazníku odpovídali opět v šestibodové škále, nakolik se cítí být odborníky v dané oblasti (od „netuším“ po „jsem expert“). Ze zpracovaných výsledků uvádíme: - Mezi nejvíce požadovanými tématy byla práce se soubory a složkami, práce s texty a pravidla typografie (tedy základní témata ovládání počítače). - Témata, která bychom označili za informatická, byla v „žebříčku popularity“ spíše v dolní části, zatímco témata patřící k digitální gramotnosti v horní části. - odborníci.


http://jtie.upol.cz

- Témata týkající se multimédií a grafiky jsme v dotazníku rozdělili na dvě oblasti – uživatelskou (stahování, přehrávání) a tvůrčí (editace, tvorba, fotografování). Ve výsledcích se témata, trénující kompetence tvůrčí povahy, umístila svojí důležitostí za kompetencemi „konzumního“ charakteru. - Učitelé sebe sama vidí jako odborníky v tématech práce se soubory, s texty, stahování a ukládání videa a zvuků; naproti tomu se za odborníky nepovažují u témat mentální mapy, robotické stavebnice, historie a programování - Ve výsledcích byla patrná korelace mezi „znalostí tématu“ respondentem a jeho označením za důležité téma. To by znamenalo, že dotazovaní považují za důležitější ta témata, v nichž se cítí jako

-

Obr. 1: Tematické celky informatiky a ICT, seřazené podle důležitosti pro výuku podle názoru učitelů

69


Informatika a ICT je samozřejmě mladý obor, který bude k řádnému ukotvení a vymezení svého obsahu ve státních kurikulárních dokumentech ještě potřebovat čas. Nyní je však důležité uvažovat, jaké kompetence má mít absolvent, např. maturant z informatiky. Naše zkušenosti ukazují, že na vysoké školy se na informatické obory hlásí uchazeči, kteří nejen nemají základy oboru, ale ani nebyli školou vybaveni představou o tom, jaké otázky tento obor zkoumá a jaké


http://jtie.upol.cz

metody používá. Nemálo uchazečů přichází s představou, že se budou především zabývat ovládáním aplikací. Cílením školní výuky ICT především do oblasti digitální gramotnosti jsou potenciální studenti oboru handicapováni, protože si na rozdíl od matematiky a přírodních věd ze školní výuky při tomto nastavení školního kurikula nemohou udělat představu, jaké povahy je studium informatiky.

Obr. 2: Bobřík informatiky, náhled soutěžního testu s interaktivní otázkou republice se ve stejném roce zúčastnilo v pěti věkových kategoriích přes 27 000 žáků od 4. ročníku ZŠ po maturanty. [8] Soutěž Bobřík informatiky spočívá v online testu, sestávajícího z 15 otázek z informatiky s výběrovými odpověďmi či s interaktivními zadáními ve formě apletů, v nichž soutěžící myší přemísťují nebo řadí objekty na obrazovce. Je cílena na běžného bystrého žáka se zájmem o počítače, charakterem příbuzná Matematickému klokanovi. Soutěž není zaměřena na informační technologie ani na uživatelský přístup, preferuje otázky z oblasti základů informatiky, tedy z

3 Informatická soutěž Jako jednu z významných mezinárodních aktivit, která prosazuje větší podíl informatiky v základním a středním školství formou jdoucí mimo školní kurikulum, můžeme zmínit soutěž Bebras (anglicky Beaver of informatics) [6], která je organizována pro žáky základních a středních škol. Soutěž vznikla před devíti lety v Litvě a v České republice se pořádá od r. 2008 a proběhlo dosud pět ročníků. Zájmu o téma soutěže svědčí každoroční značný nárůst počtu zemí i soutěžících v této soutěži. Např. v r. 2012 se soutěžilo v 18 státech Evropy, v Japonsku, v Kanadě a na Tchaj-wanu. [7] V České

70


algoritmizace, porozumění informacím a jejich reprezentacím, řešení problémů a matematických a logických základů informatiky; jedním z témat je digitální gramotnost. Otázky jsou vytvářeny v konsorciu více než 20 zemí, jejichž odborníci na didaktiku informatiky úlohy vymýšlejí, redigují, oponují a národní organizátor pak vybírá ze seznamu takto schválených otázek. Ve speciálně vybraných úlohách, které musí každý stát povinně zařadit do své národní soutěže, se otázky z oblasti uživatelské za poslední roky nevyskytly vůbec. Domníváme se, že k atraktivitě soutěže přispívá fakt, že je jedinou masovou školní soutěží realizovanou pomocí počítačů, je interaktivní, poskytuje soutěžícím velmi rychlou zpětnou vazbu, podrobně komentuje všechny chyby, které soutěžící udělal, vysvětluje správné odpovědi. Soutěž také příliš nezatěžuje administrativu školy (pokud si odmyslíme změny v školním rozvrhu kvůli uvolnění počítačových učeben). Již zpočátku organizátoři stanovili jeden z cílů soutěže Bobřík informatiky řekněme osvětový, „ukázat žákům a také jejich učitelům šíři informatické problematiky, která bývá často v kurikulu jednotlivých škol zužována na informační gramotnost“ [9], tedy přinést žákům škol a jejich učitelům informatické otázky, kterým se školní výuka příliš nebo zcela nevěnuje. Za tím účelem byly ke komentářům ke správným odpovědím jednotlivých úloh přidány vysvětlující texty, co má daná otázka společného s informatikou. Na webu soutěže byl vytvořen archiv soutěžních testů s volným přístupem, v němž je možno vyhledat libovolný soutěžní test z minulých let a „zahrát si ho“ se vším komfortem ostré soutěže. Testové otázky tak mohou sloužit tréninku na vlastní soutěž i k výuce ve škole. Znění všech otázek, odkazovaných či citovaných v tomto článku, lze dohledat v archivu soutěže na webu soutěže na adrese www.ibobr.cz.


http://jtie.upol.cz

týkajícími se využívání soutěžních úloh mimo soutěž a postoje učitelů k těmto otázkám. Dotazník vyplnilo 104 školních koordinátorů, tedy téměř polovina všech, kteří se soutěže zúčastnili. Na otázku, nakolik využívají ve výuce komentáře k otázkám, proč je otázka informatická, 46 % respondentů odpovědělo, že komentáře využívá ve své výuce, a to buď individuálně s jednotlivými žáky, nebo hromadným procházením otázek s celou třídou. 57 % dotazovaných učitelů odpovědělo, že využívá archiv soutěže se soutěžními testy z minulých let ve své výuce, a to jak k přípravě žáků na národní kolo soutěže, tak při řádné výuce informatiky (23 % odpovědí). Tedy více než 10 % zúčastněných škol používá soutěžní otázky při výuce informatiky. Klíčovou byla otázka, jaký postoj zaujímají učitelé k soutěžním otázkám. Respondenti mohli vybírat mezi šesti variantami odpovědí, z nichž poslední tři, uvedené v seznamu níže, byly vyhodnoceny jako nesouhlasné: - nemám s nimi problém (odpověď vybralo 41 % respondentů) - jsem rád, že si mohu svoji představu o informatických otázkách porovnat s představou jiných odborníků (18 %) - poté, co se tyto otázky objevily, jsem upravil svoji výuku tak, že také ukazují žákům, že i toto je informatika (12 %) - otázky by podle mého názoru měly být více směřovány do konkrétních aplikací a činností na počítači (8 %) - žáci by uvítali více otázek z počítačového prostředí (15 %) - otázky mi vůbec nepřipadají informatické, spíše matematické, logické (6 %) Z odpovědí vyplývá, že téměř 30 % učitelů považuje informatické otázky, vybrané mezinárodním týmem odborníků na didaktiku informatiky, jako nějakým způsobem neinformatické (ať již vyslovili svůj názor nebo se skryli za „vyjádření svých žáků“). To podtrhují některé výpovědi dotazovaných v otázce, co by na soutěži zlepšili, např. „žáci si v po skončení testování nejvíce stěžovali na otázky, které se nevěnovaly problematice informatiky, ale daleko více logiky“. Na druhou stranu, většina učitelů se nechá ovlivnit a 12 % respondentů, kteří po zkušenosti se soutěží sami změnili svoji výuku, je potěšitelný počet.

4 Dotazník směřovaný k učitelům Na setkáních organizátorů soutěže s učiteli se projevil zájem učitelů o soutěžní otázky informatické povahy. Nebylo ovšem zřejmé, jestli tyto otázky vnímají jako směrodatné pro výuku, zda mohou změnit nazírání žáků i učitelů na to, co to jsou informatické otázky a problémy, tedy co je také informatika. K ověření posloužil elektronický dotazník pro školní koordinátory soutěže, tedy pro učitele, kteří na svých školách soutěž organizují. Učitelé byli osloveni v prosinci 2011 třemi otázkami s výběrovými odpověďmi,

71


5 Analýza soutěžních odpovědí a dotazník pro soutěžící Data z průběhu online soutěžení jsou ukládána do databáze a poskytují tak bohatý materiál ke zkoumání, které typy otázek soutěžícím vyhovují a které jsou naopak velmi těžké. Chyběl však srovnávací prvek, jak takovou obtížnost úloh vnímají sami soutěžící. Proto byl v listopadu 2012 vytvořen dotazník pro soutěžící. Ti mohli dobrovolně (a v závislosti na čase, který jim při výuce po soutěžním testu zbýval) bezprostředně po absolvování soutěže volně komentovat soutěž. Ve čtyřech otázkách pak vybírali, které ze soutěžních otázek jim připadaly nejtěžší či nejlehčí, nejzajímavější a nejméně zajímavé, a odpovídali na otázku, který typ otázek z pohledu formy odpovídání preferují. Na dotazník odpovědělo 13 % soutěžících. Závěry je třeba brát s jistou rezervou, protože tyto výpovědi byly porovnávány se soutěžními odpověďmi, které poskytlo 100 % soutěžících, i když počet vyplněných dotazníků v jednotlivých kategoriích představuje několik stovek respondentů. Srovnáním výpovědí respondentů o náročnosti a oblíbenosti jednotlivých otázek se skutečně zjištěnou úspěšností jsme mohli posuzovat, nakolik žáci sami rozeznají, které otázky jsou nejtěžší, a zda spojují obtížnost otázky s její atraktivitou (tedy zda označují nejtěžší otázku jako nejzajímavější či nejméně zajímavou).


http://jtie.upol.cz

Obr. 3: Pocitová a skutečná obtížnost otázek kategorie Senior ukazuje, že dojem soutěžícího z obtížné otázky ne vždy odpovídá skutečným výsledkům testu V odpovědích středoškoláků neplatilo, že otázky označené jako nejtěžší měly ve skutečnosti také nejmenší úspěšnost. Ovšem otázky označené jako nejtěžší velmi dobře odpovídaly otázkám, kterým se vyhnulo nejvíce soutěžících. Výjimku zde tvořily interaktivní otázky, které zřejmě sváděly k tomu začít je řešit, i když se nakonec ukázaly jako těžké. Porovnávali jsme, zda má obtížnost otázky nějaký vztah k atraktivitě, tedy zda je vnímána jako zajímavá. Nejtěžší otázku označovali žáci jako nejnudnější asi 2,5krát častěji než jako nejzajímavější. Jak vyplývá z obr. 4, vztah mezi nejzajímavější a nejlehčí otázkou není nijak silný. Daleko více je patrná oblíbenost interaktivních otázek, obě interaktivní jsou mezi čtyřmi nejzajímavějšími, ale nikoliv mezi nejlehčími. Provedli jsme také analýzu nejobtížnějších otázek podle skutečné úspěšnosti soutěžících, kdy jsme měli k dispozici počty zvolených nesprávných odpovědí a podle typu chyby, ke které daná nesprávná odpověď směřovala, mohli určit její příčinu. Na základě provedené analýzy jsme mohli roztřídit chyby při řešení otázek na: 1. chyby spojené se zvolenou testovací metodou (otázky s výběrovými odpověďmi s jedinou odpovědí správnou): - nekontrolování všech odpovědí - tipování podle toho, která odpověď je nejméně odlišná od tří ostatních - nepozorné čtení nebo prohlížení zadání - předpoklad, že „ani jedna z ostatních možností není správná“ nemůže být správná odpověď 2. chyby spojené s testovaným obsahem - obtížnost čtení kódů, diagramů, grafů - problémy s logickými otázkami

Obtížnost otázek Ve středoškolských kategoriích byly jako nejtěžší označovány otázky Analýza DNA, Jak vybrat medián, Digitální displej a Změna ukazatelů, tedy otázky, kde se vyskytuje kód, nějaký formální zápis. U kategorií 2. stupně ZŠ byly mezi nejtěžšími otázky, které slovně neb graficky popisovaly nějaká pravidla nebo procesy a měly delší zadání. Na obr. 3 je porovnána tzv. pocitová obtížnost otázek se skutečnou v nejstarší kategorii. Porovnává se tu, kolik respondentů dotazníku označilo danou otázku za nejlehčí, s počtem úspěšných řešitelů této otázky. Vzhledem k různým počtům soutěžících a odpovídajících v testu mají svislé osy obou datových řad odlišná měřítka a jsou nesouměřitelné, nicméně z grafu lze vyčíst mezi oběma obtížnostmi u jednotlivých otázek poměrně malou závislost. Výběr pětice nejlehčích otázek (s nejvyššími hodnotami v grafu) však u obou typů obtížnosti souhlasí.

72



http://jtie.upol.cz

Jak žáci vnímali, co je informatika Ve volných odpovědích dotazníku, kdy nebyla dána žádná navozující otázka, žáci nejčastěji hodnotili soutěž kladnými nebo zápornými hodnoceními bez vysvětlení (např. „Bilo to bezva jste doopravdy husty“, „mega hrozne“). Část komentovala vlastní výkon nebo se vyjadřovala či dotazovala k jednotlivým otázkám. Nemalá část respondentů především ze středních škol však potřebovala vyjádřit názor, že jim soutěž nepřipadá informatická: - „Toto nebyla Informatika!!!“, - „Více otázek z informatiky“, - „Zaměřil bych otázky více na obor IT. Otázky se mi zdají více matematické“, - „Jen mě zajímá jak tohle souvisí s informatikou, krom toho, že se to vypracovává online a 2 otázky souvisejí s počítačema“, - „Co mají otázky v testu společného s informatikou ? že by nic?“, - „Zpracování na počítači nedělá z testu informatickou soutěž“ ...) Je potřeba podotknout, že otázky do soutěže procházejí důkladným oponentním řízením v mezinárodní komisi a jsou připravovány didaktiky informatiky z řady evropských univerzit. Otázky ze stejné databáze používají všechny zúčastněné státy. Můžeme zaručit, že se opravdu jedná o informatické problémy, které se v otázkách řeší. Velká většina soutěžících vyjádřila svůj názor ještě před zveřejněním komentářů, takže nečetla, proč jsou otázky informatické. Z části výpovědí vyplývá, že žáci se domnívají, že soutěž je organizátory nazývána informatická proto, že se provádí na počítači, a tedy dokážou oddělit informatiku a počítače. Nicméně ukazuje se, že buďto jsou informatické otázky, předkládané v této soutěži, umělé a vzdálené běžnému životu, nebo žáci ve škole nezískají správnou představu o tom, co je to informatika, jaké jsou její základní pojmy a jaké řeší problémy. Druhé možné vysvětlení je v tom, že žáci nejsou zvyklí řešit při práci s počítačem náročné problémy, kde je potřeba použít uvažování, logiku, rozhodovat se, formalizovat svoji výpověď, že žáci při pouhém ovládání aplikací se k takovýmto problémům nedostanou, a potom úlohy k přemýšlení označují jako matematiku nebo logiku.

Obr. 4: Porovnání počtu nejzajímavějších a nejlehčích otázek kategorie Junior v dotazníku Interaktivita otázek U všech kategorií s výjimkou kategorie Junior pro věk 16 – 17 let respondenti vypovídali, že preferují interaktivní otázky před otázkami s výběrovými odpověďmi (viz obr. 5). Žáci rádi manipulují objekty, přičemž patrně snadněji objevují, co je v zadání sděleno, na co se otázka ptá a jaký je „příběh“ a prostředí otázky. Pochopení zadání otázky z psaného textu a obrázků jim zřejmě připadá obtížnější. Samotná oblíbenost a úspěšnost v řešení interaktivních otázek spolu nesouvisela, protože byly vytvářeny i velmi obtížné interaktivní otázky, které někteří žáci řešili metodou pokus – omyl a strávili s ní mnoho času a třeba byli neúspěšní, ale samotná činnost je bavila. Je obtížné na jedné otázce porovnat, zdali větší interaktivita přináší lepší výsledky, protože je problematické sestavit dvě varianty téže otázky tak, aby byla obtížnost textové a interaktivní varianty srovnatelná. Pokusili jsme se u otázky Sklepy na Islandu (obr. 1) na téma stromového grafu vytvořit jak interaktivní verzi, kdy žáci přiřazovali objekty do sklepů podle popsaných pravidel, tak verzi s výběrovými odpověďmi, kde žáci vybrali teplotu, pro kterou není vytvořen žádný sklep. Zatímco interaktivní verze v kategorii 6. – 7. tříd ZŠ patřila mezi průměrně těžké otázky, byla označena za nejzajímavější. Její neinteraktivní verze v kategorii pro 8. – 9. třídy byla označena za druhou nejtěžší a za průměrně zajímavou. I tento jeden konkrétní příklad nevybočil z obecné představy. .

73



http://jtie.upol.cz

Obr. 5: Preference typů odpovědí v jednotlivých věkových kategoriích 6 Závěry Výsledky výzkumu ukázaly, že soutěž, která přináší ryze informatické otázky, je částí českých učitelů a žáků označována za neinformatickou. To koresponduje s orientací vzdělávací oblasti ICT na ovládání aplikací s odklonem od základů informatiky. Jestliže potřebujeme, aby naše školství připravovalo žáky na vysokoškolská studia informačních technologií, aby je naučilo „informaticky myslet“, nemůžeme setrvávat nastavení tohoto oboru jako tréninku digitální gramotnosti a uživatelského přístupu k technologiím u celé populace. Soutěž jako Bobřík informatiky má potenciál přednést informatická témata do škol a nabízí prostor třeba při přípravě budoucích učitelů informatiky (a všech učitelů 1. stupně, kteří mají povinně základy ICT vyučovat) na fakultách připravujících učitele. Na druhou stranu, jestliže potřebujeme zvýšit důvěru současných žáků středních škol v tuto soutěž, budou organizátoři muset více zařazovat otázky z oblastí, které budou více připomínat počítače. Bude to obtížné proto, že v ostatních zemích pořádajících tuto soutěž takto neuvažují a takové otázky nevytvářejí. Pak se budeme muset vyhnout riziku zařazovat otázky pamětní a faktografické či otázky, které se týkají konkrétní platformy.

K-12 Task Force Curriculum Committee. New York: The Association for Computing Machinery, 2003. [3] OECD. Evolution of student interest in science and technology studies. Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development, Global Science Forum, 2006 [4] Computer Science as a school subject. Seizing the opportunity (online). Computing at School Working Group [cit. 2012-10-24] URL: [5] 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 [6] DAGIENĖ, V. Sustaining Informatics Education by Contests. In Hromkovič, J., Královič, R. and Vahrenhold, J. (eds.) ISSEP 2010, s. 1 – 12, 2010 [7] Bebras, mezinárodní web informatické soutěže (online). [cit. 2013-01-13] URL: [8] Bobřík informatiky, web soutěže (online). [cit. 2013-01-10] URL: 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] Www pracoviště: wvc.pf.jcu.cz/k

7 Literatura [1] Kol. Rámcový vzdělávací program pro základní vzdělávání. Praha: VÚP, 2007. [2] TUCKER, A. A Model Curriculum for K-12 Computer Science: Final Report of the ACM

74



RESEARCH http://jtie.upol.cz ARTICLES

STUDY PROGAMS OF TRAINING TEACHERS OF INFORMATICS IN THE CZECH REPUBLIC Jan BERKI Abstract: Accreditations of so-called long-master’s programs (5 years) draw to an end of their force in the Czech Republic. Training teachers of Informatics (Computer Science) was also divided into two levels. Bachelor's programs (3 years) bear the name e. g. Informatics (Computer Science) in Education. Master's programs (2 years) are named Teaching of Informatics (Computer Science). They are differentiated the master's programs of teaching for lower-secondary school from teaching for upper-secondary (high) schools at some universities. This article provides a comparison of the subjects-composition of these study programs at Czech universities. The subjects are grouped by their content into thematic sections: mathematics, programming, systems, didactics, publishing and hardware. Their incorporation is represented for one thing by number of credits and for another by number of lessons a week. Syllabi of all Czech universities, that have accredited mentioned programs, were included in this survey. The submission refers about eleven faculties. Data were collected from twenty-two study plans. Key words: teacher training, Informatics, syllabi, Czech universities. fundamental concepts were established and later researched. This involved resorting to similar resources in electronic or printed forms of publicly available curricula of study programs in question. All findings were compiled into tables and compared.

1 Introduction Information and communication technology, or Informatics as an area has gained its place in the curricula of both primary and secondary education institutions. With a few exceptions, Czech universities train future teachers in structured degree programs. One exception are degrees in primary education, which remain 5-year masters programs. It is then possible to ask, how does the 2-degree training prepare teachers for this particular area. Teacher education in Informatics has a certain tradition in Czech lands. We can assume it comes from the past where the focus was largely aimed at programming and technological aspects of computing. We can further assume, that most Informatics teachers had earned their degree in technical training and later underwent further pedagogic education. This article does not concern itself with comparison of the so-called “long” and structured study programs . The main objective is to compare accredited programs aimed at teacher education in Informatics and describe significant differences amongst them while taking into account the subject composition of their respective curricula. Are there distinctively different approaches to Informatics teacher education in Czech universities or not?

2.1 The sample The sample included all universities in the Czech republic, which, according to the publicly available database of the Ministry of Education, offer accredited programs in education of future Informatics teachers [2]. Disqualified from the sample were programs where the accreditation expired before the date on which the sample was determined. Where two lines in a database would differ only in the accreditation dates, earlier records were marked as redundant and the sample included the most up-to-date record. For the purposes of study, full-time study was considered as equivalent to its combined form. Where the programme had been accredited for both forms of study, only the full-time version was included in the sample. Programmes that were accredited until 2012 are included in the sample based on the assumption of being successfully reaccredited. Since teachers in the Czech republic study approbation for two subjects, the sample considers only programs that allow for the option of Informatics. In order to fulfill the compulsory requirement for sampling, study programs curricula and subject syllabi had to be available online. The total sample consisted of 22 study programmes from 11 faculties of 9 universities:

2 Methodology The article presents results of a multiple-case study. As the main methodological tool, the conceptual content analysis was used [1]. Several

75


 Charles University in Prague (UK) – Faculty of Education (PedF), Faculty of Mathematics and Physics (MFF)  Jan Evangelista Purkyně University in Ústí nad Labem (UJEP) – Faculty of Science (PrF)  Masaryk University in Brno (MU) – Faculty of Education (PedF)  Technical University of Liberec (TUL) – Faculty of Science, Humanities and Education (FPHP)  Tomas Bata University in Zlín (UTB) – Faculty of Applied Informatics (FAI)  University of Hradec Králové (UHK) – Faculty of Education (PedF)  University of Ostrava (OU) – Faculty of Science (PrF)  University of South Bohemia (JU) – Faculty of Education (PedF), Faculty of Science (PrF)  University of West Bohemia (ZCU) – Faculty of Education (PedF) The sample is composed of 9 bachelor (B) degree and 13 masters (M) degree programmes. As indicated by Table 1, 7 faculties hold accreditation for both degrees.

Uni.

Fac.

PedF

M

UK B MFF

M

UJEP

PrF

B

MU

PedF

M B

TUL

FPHP

M M

UTB

FAI

M B M

UHK

PedF M B

OU

PrF

M M

PedF

B M

PrF

B B

ZCU

PedF

M M

http://jtie.upol.cz

Name of the study programme IT in Education [18] Teacher Training in IT [24] Informatics for Future Teachers [17] IT in Education [20] BS Teacher Training in Computer Technology [14] SS Teacher Training in Computer Technology [21]

2.2 Subject Groups For the sake of the composition analysis, subjects from each study curriculum were assigned to one of the categories defined bellow: • Mathematics (MAT) – Includes subjects aimed at mathematics as such and subjects with direct relation to mathematics (for example: complexity, algorithmic computability, etc.) • Algorithms (ALG) – Serves as an umbrella category for the education of programming languages (C, Pascal, Java etc.), formal languages, grammars and automata. • Systems (SYS) – Information, operating and database system make up a category of subjects that range include education of both practical use and deeper system knowledge. • Publishing (PUB) – This category includes all subjects that aim to teach students to publish properly. Its identifying categories are multimedia, graphics, text processing, officesuites and Web pages (HTML). • Computers (COM) – The penultimate category incorporates two components. First is the technological background of Informatics such as hardware, Von Neumann, computer network and physics. Secondly, it includes technological visions – the concept of artificial intelligence. • Didactics (DID) – From the viewpoint of teacher education, this category is certainly interesting. It comprises of subjects aimed at didactics of education component, e-learning methodology, use of didactic techniques or production of learning tools.

Name of the study programme

B

Fac.

JU

Table 1: Overview of accredited programmes Uni.


IT in Education [9] Teacher Training for Basic and Upper-Secondary Schools – ICT [11] Informatics in Education [6] Teacher Training in Informatics for Upper-Secondary Schools [7] Informatics in Education [15] Teacher Training in Informatics for Basic Schools [13] Informatics in Education [16] Teacher Training in Informatics for Lower-Secondary Schools [22] Teacher Training in Informatics for Upper-Secondary Schools [23] IT Education for Secondary Schools [19] Informatics in Education [3] Teacher Training for LowerSecondary Schools – Informatics [4] Teacher Training for UpperSecondary Schools – Informatics [5] Informatics [8] Teacher Training in Informatics for Basic Schools [10] Teacher Training in Informatics for Upper-Secondary Schools [12]

Specialization subjects were not assigned to the categories based on merely on their names. Using syllabi, each subject was scrutinised and later assigned the appropriate category. Where the subject embraced concepts of several categories at once, it was placed into the most fitting one. This has resulted in a certain level

76



http://jtie.upol.cz

of bias. To calculate the subject category representation ratio, following equation is used μ(category) = ∑(credits of subjects in the category) / ∑(credits of study program). The standard amount of credits in study plans is, abiding the ECTS label, 60 credits per academic year. This survey does not however include compulsorily elective subjects, elective subjects, subjects from the other approbation or those pertaining to the pedagogic part of the curriculum. Total sum for each study programme will therefore differ and for this reason the results presented in the following chapter are in percentages.

In none of the programmes was observed a differentiation greater than 5% between credit representation and full-time teaching. 3.2 Masters programmes In contrast to Bachelors programmes, Masters programmes focus entirely on preparing future teachers of Informatics. At some universities we can find differentiated programmes for primary and lower-secondary as well as upper-secondary teachers. Table 3 demonstrates that the curriculum composition at TUL and ZCU varies depending on the level of target education level. However UHK and UO retain the same curricular structure and do not differentiate.

3 Findings The following chapter presents the results of comparison for various types of university education. The Appendix contains a summary table that presents data in absolute values, not percentages. Zero values are marked by light grey, dark grey marks ratios over one-third in their respective category.

Table 3: Category Representation Ratios in study programme (master) Uni.

3.1 Bachelors programmes Most degree names refer to both Informatics and Education alike. Table 2: Category Representation Ration in study programme (bachelor) Uni.

MAT

ALG

SYS

PUB

COM

DID

PedF JU PrF JU FPHP TUL PrF UJEP PedF ZCU PedF UHK MFF UK PedF UK PrF OU average median

0,23 0,20 0,23 0,11 0,08 0,16 0,15 0,09 0,27 0,17 0,16

0,23 0,28 0,33 0,29 0,26 0,18 0,57 0,10 0,35 0,29 0,28

0,19 0,25 0,19 0,17 0,02 0,28 0,22 0,23 0,27 0,20 0,22

0,17 0,07 0,09 0,18 0,26 0,04 0,00 0,29 0,00 0,12 0,09

0,11 0,21 0,07 0,22 0,38 0,19 0,07 0,26 0,12 0,18 0,19

0,08 0,00 0,09 0,03 0,00 0,15 0,00 0,03 0,00 0,04 0,03

MAT

ALG

SYS

PUB

COM

DID

PedF JU1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,48 0,52 FPHP TUL1 0,00 0,26 0,19 0,13 0,06 0,35 FPHP TUL2 0,23 0,32 0,00 0,13 0,00 0,32 PedF ZCU3 0,00 0,07 0,18 0,07 0,04 0,64 PedF ZCU2 0,14 0,21 0,17 0,00 0,03 0,45 PedF UHK1 0,00 0,00 0,00 0,22 0,14 0,64 PedF UHK2 0,00 0,00 0,00 0,22 0,14 0,64 MFF UK2 0,17 0,00 0,00 0,21 0,00 0,62 PedF UK4 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 FAI UTB2 0,00 0,09 0,27 0,12 0,24 0,27 PedF MU2 0,00 0,30 0,27 0,06 0,30 0,06 PrF OU2 0,00 0,30 0,00 0,00 0,00 0,70 PrF OU2 0,00 0,30 0,00 0,00 0,00 0,70 average 0,04 0,14 0,08 0,09 0,11 0,53 median 0,00 0,09 0,00 0,07 0,04 0,62 1 ISCED 2, 2ISCED 3, 3ISCED 1 + 2, 4ISCED 1 + 2 + 3

The ration for individual categories has changed dramatically. It has seen a depreciation of Mathematics. In three-quarters of the cases is not represented in the study programme at all. The attitude toward programming is interesting. In about half of the cases programming takes up a whole quarter of the programme. On the other hand, the other half of the cases the ratios are very small or zero. Similar situation occurs with Systems, where they are omitted by roughly 50 % of the researched programmes. Naturally, we observe increase in representation of didactic subjects. By comparing the two previous tables we can establish a shift in curriculum structure between Bachelors and Masters degree. The JU divides attention between didactics and technological foundation. In the ISCED 2 aimed programme, TUL limits the category Mathematics and develops Didactics. The ISCED 3 programme at the same university cuts down on System

The last column of Table 2 indicates that Bachelor programmes place focus on the informatics aspect of future teachers’ specialization. In a single case, the ratio of didactic subjects exceeds 10 %. In half of the cases, the didactics category has minimum or none representation. Most programmes however exhibit strong representation of algorithm and programming categories. In one case, this presents more than a half of all credits.

77


oriented subjects. We can observe even more changes at the ZCU. Both programmes see the increase in the ratio of Systems and decline in Publishing and Computers. Further, Didactics is also reinforced significantly. The UHK programme is defined by a maximum omission in the first three categories. Aside from Didactics, Publishing is also appreciated. UK strengthens their Didactics most significantly of all universities on the Masters degree and eliminates dramatically all other categories. Similar situation can be observed at the OU, although Programming retains about one-third ratio. The PedF MU indicated in the Computer category 13 % higher credit representation to full-time teaching.

Table 4: Credit Representation Ratios (Bachelor + Master) MAT

ALG

SYS

PUB

COM

http://jtie.upol.cz

may be inaccuracies due to subjects overlapping individual categories, the research presented here draws a picture of curriculum composition with sufficient informative value. It is evident from the results, that the undergraduate training of informatics teachers reflects informatics as a scientific discipline. Algorithms are widely considered as the cornerstone of this discipline while they receive a little curricular attention at basic or secondary schools. More often, teaching tends to specialize in office-suites and publication of information. This brings about a rather curious situation in the Czech republic. It could be said that the majority of subject taught in basic schools already reflect themself as scientific disciplines. On the other hand, the area corresponding to Informatics called ICT seems to default on this context. The question is, whether it should be the undergraduate degrees that should be adjusted to fit the reality. Should the curriculum composition be changed in favor of the Publish category? In the same manner, it could be said that more than 24 % of skills and knowledge gained during university studies will never come to use when teaching. A similar reasoning could be employed in mathematical subjects and systems. Future teachers ought to gain an insight into their field of expertise and be prepared for teaching subjects for which they are qualified. Do the Czech study programmes for teaching informatics reflect accurately both sides of the same coin? It is due to the conservativeness of Czech universities that specialized informatics topics remain in study plans. On the other hand, as a result of more progressive visions present in the Czech education system, the position of didactics within these plans is strengthening. A possible subsequent research could be an analysis of intended and executed teachings of didactic subjects.

3.3 Bachelors and Masters programmes Following table presents Credit Representation Ratios for both degrees of structured programmes.

Uni.


DID

PedF JU1 0,16 0,16 0,13 0,12 0,22 0,21 FPHP TUL1 0,16 0,31 0,19 0,10 0,07 0,17 FPHP TUL2 0,23 0,33 0,13 0,10 0,05 0,16 PedF ZCU3 0,05 0,19 0,08 0,19 0,26 0,23 PedF ZCU2 0,10 0,24 0,08 0,16 0,25 0,16 PedF UHK1 0,11 0,12 0,18 0,11 0,17 0,32 PedF UHK2 0,11 0,12 0,18 0,11 0,17 0,32 MFF UK2 0,16 0,41 0,16 0,06 0,05 0,17 PedF UK4 0,07 0,08 0,18 0,22 0,20 0,25 PrF OU2 0,19 0,33 0,19 0,00 0,08 0,19 PrF OU2 0,19 0,33 0,19 0,00 0,08 0,19 average 0,14 0,24 0,15 0,11 0,15 0,22 median 0,16 0,24 0,18 0,11 0,17 0,19 1 ISCED 2, 2ISCED 3, 3ISCED 1 + 2, 4ISCED 1 + 2 + 3

With the exception of three cases, the ratios in individual categories are not extreme in any way. An interesting phenomenon is the absence of Publishing category in OU study programmes. MFF emphasizes the teaching of Algorithms and Programming. In none of the programmes was observed a differentiation greater than 5 % between the credit representation and full-time teaching.

5 Bibliography [1] Content Analysis [online]. © 1993–2012 Colorado State University. [Cit. 2012-07-01]. Available from http://writing.colostate.edu/ guides/guide.cfm?guideid=61. [2] Johánek, J. Akreditované studijní programy vysokých škol [online]. © 2006–2012 MSMT. [Cit. 2012-07-02]. Available (in Czech) from http://www.msmt.cz/ vzdelavani/akreditovanestudijni-programy-vysokych-skol-s-uvedenimkodu-studijnich-programu-a-oboru?lang=1. [3] Study programme: Informatics in Education [online]. University of Hradec Králové. [Cit.

4 Discussion and Conclusion The structuring of tertiary study programmes has brought a more intense focus on informatics specialization on one hand and pedagogic specialization on the other. This study supports this thesis. Even though we are aware that there

78


2012-07-10]. Available (in Czech) from http://hades.uhk.cz/fispublic/Student/UcebniPlan. asp?StudOborID1=P-INB. [4] Study programme: Teacher Training for Lower-Secondary Schools – Informatics [online]. University of Hradec Králové. [Cit. 2012-07-10]. Available (in Czech) from http://hades.uhk.cz/ fispublic/Student/UcebniPlan.asp?StudOborID1= P-NZS2IN. [5] Study programme: Teacher Training for Upper-Secondary Schools – Informatics [online]. University of Hradec Králové. [Cit. 2012-07-10]. Available (in Czech) from http://hades.uhk.cz/ fispublic/Student/UcebniPlan.asp?StudOborID1= P-NSSKIN. [6] Study Programmes of Faculty of Mathematics and Physics 2011/2012 for credits three-levels studying [online]. Faculty of Mathematics and Physics Charles University in Prague. pp. 87–93. [Cit. 2012-07-10]. Available (in Czech) from http://www.mff.cuni.cz/fakulta/tiskoviny/or_k11 12.pdf. [7] Study Programmes of Faculty of Mathematics and Physics 2011/2012 for credits three-levels studying [online]. Faculty of Mathematics and Physics Charles University in Prague. pp. 158– 164. [Cit. 2012-07-10]. Available (in Czech) from http://www.mff.cuni.cz/fakulta/tiskoviny/ or_k1112.pdf. [8] Study programme of Informatics [online]. University of Ostrava. [Cit. 2012-07-12]. Available (in Czech) from http://stag.osu.cz/ prohlizeni/pg$_prohlizeni.stpl? pl=9112. [9] Study programme of IT in Education [online]. PedF Karolínka, Faculty of Education Charles University in Prague. [Cit. 2012-07-11]. Available (in Czech) from http://userweb.pedf.cuni.cz/kch/karolinka/2011/ OB2IT10.html. [10] Study programme of Teacher Training in Informatics for Basic Schools [online]. University of Ostrava. [Cit. 2012-07-12]. Available (in Czech) from http://stag.osu.cz/ prohlizeni/pg$_prohlizeni.stpl?pl=9177. [11] Study programme of Teacher Training for Basic and Upper-Secondary Schools – ICT [online]. PedF Karolínka, Faculty of Education Charles University in Prague. [Cit. 2012-07-11]. Available (in Czech) from http://userweb.pedf.cuni.cz/kch/karolinka/2011/ ON2IT09.html. [12] Study programme of Teacher Training in Informatics for Upper-Secondary Schools [online]. University of Ostrava. [Cit. 2012-07-


http://jtie.upol.cz

12]. Available (in Czech) from http://stag.osu.cz/ prohlizeni/pg$_prohlizeni.stpl?pl=9168. [13] Teacher Training in Informatics for Basic Schools [online]. Masaryk University in Brno. [Cit. 2012-07-11]. Available (in Czech) from http://is.muni.cz/do/ped/stud/studk/2012_2013/ prez/IN2_NP.html. [14] Visual study programme of BS Teacher Training in Computer Technology [online]. Version 1, year 2012. University of West Bohemia in Plzeň. [Cit. 2012-07-10]. Available (in English) from https://portal.zcu.cz/stag?urlid= prohlizeni-browser-vizualizace&browserFakulta =FPE&browserRok=2012& browserPro-gram= 921&browserObor=2510&browserPlan=10529& plang=en. [15] Visual study programme of Informatics in Education [online]. Version A7, year 2011. Jan Evangelista Purkyně University in Ústí nad Labem. [Cit. 2012-07-10]. Available (in English) from https://portal.ujep.cz/StagPortletsJSR168/ CleanUrl? urlid=prohlizeni-browser-vizualizace &browserFakulta=PRF&browserRok=2012& browserProgram=326&browserObor=949& browserPlan=5952&plang=en. [16] Visual study Programme of Informatics for Education [online]. Version 10, year 2012. Technical University of Liberec. [Cit. 2012-0710]. Available (in English) from https://stagnew.tul.cz/stag?urlid=prohlizeni-browservizualizace&browserFakulta=FP&browserRok= 2012&browserProgram=1051&browserObor= 2784& browserPlan=8639&plang=en. [17] Visual study programme of Informatics for Future Teachers [online]. Version 1, year 2012. University of South Bohemia in České Budějovice. [Cit. 2012-07-09]. Available (in English) from http://wstag.jcu.cz/StagPortlets JSR168/CleanUrl? urlid=prohlizeni-browservizualizace&browserFakulta=FBI&browserRok= 2012&browserProgram=767&browserObor= 1544&browserPlan=7235&plang=en. [18] Visual study programme of Information Technology in Education [online]. Version 1, year 2012. University of South Bohemia in České Budějovice. [Cit. 2012-07-09]. Available (in English) from http://wstag.jcu.cz/StagPortlets JSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-browservizualizace&browserFakulta=FPE&browser Rok=2012&browserProgram=606&browserObor =1449&browserPlan=7535& plang=en. [19] Visual study programme of IT Education for Secondary Schools [online]. Version 11, year 2012. Tomas Bata University in Zlín. [Cit. 201207-09]. Available (in English) from

79


http://portal.utb.cz/ stag?urlid=prohlizenibrowser-vizualizace&browserFakulta=FAI& browserRok=2012&browserProgram=691& browserObor=1606&browserPlan=6573&plang= en. [20] Visual study programme of IT in Education [online]. Version 1, year 2012. University of West Bohemia in Plzeň. [Cit. 2012-07-10]. Available (in English) from https://portal.zcu.cz/ stag?urlid=prohlizeni-browser-vizualizace &browserFakulta= FPE&browserRok=2012& browserProgram=905&browserObor=2437& browserPlan=10458&plang=en. [21] Visual study programme of SS Teacher Training in Computer Technology [online]. Verze 1, rok 2012. Version 1, year 2012. University of West Bohemia in Plzeň. [Cit. 201207-10]. Available (in English) from https://portal.zcu.cz/stag? urlid= prohlizenibrowser-vizualizace&browserFakulta=FPE& browserRok=2012&browserProgram=922& browserObor=2525&browserPlan=10552&plang =en. [22] Visual study programme of Teacher Training for Lower-Secondary School. Subject Informatics [online]. Version 12, year 2012. Technical University of Liberec. [Cit. 2012-0815]. Available (in English) from https://stagnew.tul.cz/stag?urlid= prohlizeni-browservizualizace&browserFakulta=FP&browserRok= 2012&browserProgram=1042&browserObor= 2849&browserPlan=8993&plang=en.


http://jtie.upol.cz

[23] Visual study programme of Teacher Training for Lower-Secondary and UpperSecondary School. Subject Informatics [online]. Version 12, year 2012. Technical University of Liberec. [Cit. 2012-08-15]. Available (in English) from https://stag-new.tul.cz/stag?urlid= prohlizeni-browser-vizualizace&browserFakulta =FP&browserRok=2012&browserProgram=1043 &browserObor=2850&browserPlan=8994&plang =en. [24] Visual study programme of Teacher Training in Information Technology [online]. Version 1, year 2012. University of South Bohemia in České Budějovice. [Cit. 2012-07-09]. Available (in English) from http://wstag.jcu.cz/ StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizenibrowser-vizualizace&browserFakulta=FPE& browserRok=2012&browserProgram=574& browserObor=1470&browserPlan=7698& plang=en. Mgr. Jan Berki Katedra aplikované matematiky Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Technická univerzita v Liberci Voroněžská 13 460 01 Liberec, ČR Tel: +420 485 352 304, E-mail: [email protected] Www pracoviště: kap.fp.tul.cz

80



RESEARCH


THE BEBRAS CONTEST IN PRIMARY INFORMATICS Monika GUJBEROVÁ Abstract: In this article I am dealing with an informatics contest called Bebras, in Slovak “iBobor”. This competition focuses on elementary and secondary school students. In the school year 2011/12 a new competition category called “Bobrík” appeared in Slovakia for the 3rd and 4th class elementary school pupils. Since 2008, when a school reform took place, Informatics has been a compulsory subject from the 2 nd class of elementary schools in Slovakia. However there is still a lack of teaching materials. In my article I am offering some lesson plans in details. The aim of this article is to introduce to the teachers how to make use of some competition tasks appearing in previous years´ iBobor. Particular lessons focused on the thematic sphere Problem-solving and algorithmic thinking. Key words: Bebras Contest, Elementary Informatics in Primary Education, Algorithmic thinking iBOBOR V INFORMATICKEJ VÝCHOVE Resumé: V tomto článku sa venujem súťaži Informatický bobor: iBobor. Táto súťaž je určená pre žiakov základných a stredných škôl. Na Slovensku organizujeme od školského roku 2011/2012 aj novú súťažnú kategóriu Bobrík, ktorá je určená pre žiakov prvého stupňa základných škôl (konkrétne pre 3. a 4. ročník). Od roku 2008, kedy prebehla na Slovensku školská reforma, je od druhého ročníka základnej školy povinný predmet informatická výchova. Avšak stále sme v stave, kedy učitelia nemajú dostatok učebných materiálov a učebníc. V článku ponúkam prípravu niekoľkých vyučovacích hodín a podrobný popis ich priebehu. Chcela by som aj takýmto spôsobom predstaviť učiteľom možnosti využitia niektorých súťažných úloh, ktoré boli v minulých rokoch v súťaži iBobor. Jednotlivé hodiny sú zamerané na tematický okruh Riešenie problémov a algoritmické myslenie. Kľúčové slová: iBobor, informatická výchova, algoritmické myslenie. v rámci hodín informatickej výchovy. V článku sa zameriavame na prípravu dvoch vyučovacích hodín s podrobným popisom ich priebehu a ďalšími námetmi na rozšírenie, ako vylepšiť tieto hodiny a na čo si dávať pri ich výučbe pozor.

1 Úvod Informatický bobor – iBobor – je súťaž, ktorej úlohy sú určené pre žiakov základných a stredných škôl, pozri [1]. V školskom roku 2011/2012 sa súťaž konala v 17 krajinách (Česko, Estónsko, Fínsko, Francúzsko, Holandsko, Japonsko, Litva, Lotyšsko, Maďarsko, Nemecko, Poľsko, Rakúsko, Slovensko, Slovinsko, Švajčiarsko, Taliansko a Ukrajina), pozri [2]. V tomto roku sa zapojili aj ďalšie štáty. Od školského roku 2011/2012 sa na Slovensku objavila nová súťažná kategória pre prvý stupeň základných škôl (pre 3. a 4. ročník) – Bobrík. Táto iniciatíva sa začína javiť ako dobrý nápad, keďže tento rok súťažili aj žiaci prvého stupňa v Litve a v Českej republike. Od roku 2008 máme na Slovensku nový povinný predmet informatická výchova, ktorý je povinný už od druhého ročníka základnej školy. V súťažných úlohách spomínanej súťaže sa ukrýva obrovský potenciál, ktorý by sme chceli lepšie využiť. Cieľom článku je predstaviť učiteľom možnosti využitia niektorých súťažných úloh

2 Použité výskumné metódy V svojej práci som použila viaceré výskumné metódy na zber dát, ako zúčastnené a nepriame pozorovanie či skupinový rozhovor, pozri [3]. Hlavnou výskumnou metódou bolo pozorovanie. Nakoľko som bola zúčastnená na vyučovacích hodinách ako vyučujúci, aj ako pozorovateľ, potrebovala som zaznamenať všetky dôležité udalosti, ktoré nastali počas vyučovania a ktoré som inak nemala možnosť postrehnúť a zapamätať. Práve preto som sa rozhodla, že vytvorím videozáznam týchto hodín. Následne som tieto nahrávky analyzovala. Obe vyučovacie hodiny som začala motivačným rozhovorom. Na základe odpovedí žiakov som si mohla vytvoriť lepší

81



http://jtie.upol.cz

obraz o tom, ako vnímajú žiaci danú tému a aké sú ich predošlé skúsenosti a vedomosti.

a hodnotenie (nielen jej nižším kategóriám: znalosti, porozumenie a aplikácia), pozri [4].

3 Výber úloh pre prípravu dvoch vyučovacích hodín Z pilotného a prvého ročníka kategórie Bobrík som si vybrala niektoré úlohy, ktoré patria do tematického okruhu Riešenie problémov a algoritmické myslenie, t.j. také, ktoré podporujú rozvoj algoritmického myslenia. Vybrané úlohy sa volajú Hamburger, Kocky a Myš a syr, pozri Obr. 1, 4 a 8. Hamburger a Kocky sú úlohy zamerané na rozvoj schopností skladať podľa návodu. Pri úlohe Myš a syr si žiaci môžu precvičiť schopnosť riadiť robota. Tu však vzniká otázka, ako využiť tieto úlohy na bežnej vyučovacej hodine informatickej výchovy. Na zodpovedanie tejto otázky som hľadala možnosti a vhodné nástroje, ktoré máju učitelia k dispozícii a s ktorými by mali vedieť narábať.

4 Východiská k uskutočneným hodinám Uvedené plány na vyučovacie hodiny som si pripravila pôvodne pre tretí ročník prvého stupňa ZŠ. Rozhodla som sa, že overenie týchto návrhov prevediem počas vyučovania na neplnoorganizovanej základnej škole, kde učím. Druhý a tretí ročník, v ktorých vyučujem, majú spoločne hodinu informatickej výchovy. Druháci sú piati a tretiaci traja. Tiež je dôležité si uvedomiť, že v triede je iba jeden stolný počítač. Pani riaditeľka mi však poskytla na tieto hodiny aj svoj notebook, ja ešte nosím žiakom svoj vlastný. Takto mám k dispozícii tri počítače pre osem žiakov. Toto sú dôvody, prečo bolo treba upraviť moje pôvodné prípravy na hodiny podľa konkrétnej situácie.

5 5 Príprava prvej vyučovacej hodiny na tému „Skladanie podľa predlohy“ Tematický celok: Postupy, riešenie problémov, algoritmické myslenie Téma: Skladanie podľa predlohy Hlavný cieľ hodiny: Rozvíjať schopnosť žiakov skladať podľa predlohy Čiastkové ciele: Žiaci po tejto vyučovacej hodine: - budú schopní pracovať podľa návodu, - dokážu nájsť a opraviť chybu v návode, - dokážu vytvoriť jednoduchý návod, - dokážu zoradiť jednotlivé kroky návodu do správneho poradia. Typ vyučovacej hodiny: Kombinovaná hodina Organizačná forma: Skupinová aj individuálna Vyučovacie metódy: Motivačný rozhovor, manipulácia s predmetmi, práca pri počítači Učebné pomôcky: Drevené stavebnice, vystrihnuté papierové časti hamburgera, pripravené aktivity na počítači (Obr 1: Súťažná úloha Hamburger) Fakty a pojmy: Postup, návod, recept Jedným z mojich cieľov bolo vytvoriť sériu Digitálne zručnosti: gradovaných úloh, ktoré by boli založené na prin- klikanie myšou, cípe týchto troch vybraných súťažných úloh. - ťahanie objektov, Navrhla som dve vyučovacie hodiny, na ktorých - práca so súbormi – otváranie, zatváranie, žiaci tieto série riešili. Pri príprave úloh na vyupremenovanie čovacie hodiny som kládla veľký dôraz na jasnú Spôsob osvojovania: formuláciu hlavných a čiastkových edukačných - práca s reálnymi objektmi, cieľov. Okrem toho som zostavila tieto hodiny - zostavovanie a zoraďovanie návodu, tak, aby sme sa venovali aj vyšším kategóriám - didaktické hry a skladačky Bloomovej taxonómie ako analýza, syntéza Nie je cieľom - ovládanie softvéru,

82


- rýchle riešenie problémov bez premýšľania Medzipredmetové vzťahy - informatická výchova a matematika, pracovné vyučovanie, prírodoveda Prvá naplánovaná hodina bola zameraná na Skladanie podľa predlohy. Vybrala som si pre ňu spomínané úlohy Hamburger a Kocky. Jedným z mojich cieľov bolo ukázať učiteľom, že podľa vybraných súťažných úloh sa dajú vytvoriť aktivity na hodinu informatickej výchovy, ktoré nevyžadujú použitie počítačov. Následne sa na tieto úlohy dá nadviazať s aktivitami, ktoré prebiehajú pri počítači. Vyučovaciu hodinu som začala motivačným rozhovorom, ktorým som vzbudila záujem žiakov o tému hodiny. Tento rozhovor slúžil najmä na to, aby pomohol žiakom spomenúť si, v akých situáciách sa stretli s pojmami postup, návod či recept. Navzájom si vysvetlili, ako chápu tieto pojmi. To im pomohlo lepšie porozumieť týmto pojmom. Na prvú časť hodiny som navrhla dve aktivity, ktoré nevyžadujú použitie počítača. Týmito aktivitami som nadviazala na vybrané súťažné úlohy a na predošlé vedomosti žiakov. Prvá aktivita vychádzala z úlohy Hamburger. Každý žiak dostal nastrihané kúsky papiera t.j. kartičky, ktoré predstavovali jednotlivé časti hamburgera. Pomocou týchto papierových kartičiek mohol vyrobiť celý hamburger. Zadanie malo viacero riešení, podľa toho, akú predlohu dostal žiak na obrázku.


http://jtie.upol.cz

rozvíjali nielen ich schopnosť skladať podľa predlohy, ale aj schopnosť kooperácie a komunikácie so spolužiakmi. Súčasťou tejto úlohy bolo postaviť sa do radu v poradí podľa toho, ako mali klásť svoje kocky pri stavbe vežičky. Táto časť hodiny bola zameraná na rozvoj tretej úrovne Bloomovej taxonómie, a to aplikovať.

(Obr 3: Predpripravená úloha Hamburger číslo 3, rozloženie plánovaných krokov „vedľa seba“) Na základe vybraných súťažných úlohách som pre žiakov navrhla aj sériu gradovaných počítačových úloh. Takto vznikli dve série úloh po 9 zadaní. Gradáciu som vytvorila nielen zvyšujúcou sa komplexnosťou úloh, ale aj sledovanými cieľmi z Bloomovej taxonómie. Zamerala som sa na jej vyššie úrovne: analyzovať, tvoriť a hodnotiť. Toto je znenie zadaní zo série mojich úloh: Hamburger - Ktorá prísada chýba? (1) - Doplň prísady v správnom poradí na prípravu hamburgera! (3) (pozri Obr 2 a Obr 3) - Pri príprave hamburgera sa stala chyba. Výmenou kartičiek oprav postup! (2) - V akom poradí sa pridávajú prísady pri príprave hamburgera? (3) Kocky - Ktorá drevená kocka Ti chýba, ak chceš postaviť takúto vežičku? Prines ju na voľné miesto! (1) - Doplň drevené kocky v správnom poradí, aby si mohol postaviť takúto vežičku. (2) - Pri stavbe vežičky sme sa pomýlili. Výmenou drevených kociek oprav chybu! (3) (Obr 5) - Na vyznačené miesta prines kartičky s drevenými kockami v takom poradí, v akom ich budeš ukladať, aby si postavil takúto vežičku. (3) Čísla v zátvorkách označujú výskyt otázky v celkovej sérií úloh.

(Obr 2: Predpripravená úloha Hamburger číslo 3, rozloženie plánovaných krokov „pod seba“) Témou druhej aktivity bolo skladanie „vežičiek“ z drevených kociek, podobne ako v úlohe Kocky. Pre väčšinu žiakov by mali byť tieto kocky intuitívne a známe. Z pozorovania skutočne vyplynulo, že deti vedia s nimi narábať. Každý žiak dostal jednu drevenú kocku, potom som im všetkým ukázala obrázok vežičky, ktorú mali postaviť pomocou kociek, ktoré majú v rukách. Žiaci museli dávať pozor, v akom poradí majú klásť kocky na seba. Touto aktivitou sme

83


Pri príprave úloh som použila bežné nástroje, ktoré môžu mať učitelia k dispozícii: Imagine Logo a Kartičky. Aktivity na prvú hodinu som si vytvorila pomocou prostredia Kartičky. Na túto hodinu som vytvorila štyri druhy úloh aj pre Hamburger aj pre Kocky. Najprv bolo treba nájsť jednu chýbajúcu kocku, resp. ingredienciu. Druhý typ úloh bol podobný, bolo treba doplniť viaceré chýbajúce kartičky, pozri Obr 2 a Obr 3. Tretí typ úloh si už vyžadoval kritické myslenie žiakov. V zadaní úlohy sa im predkladal nesprávny postup riešenia, pričom úlohou žiaka bolo tento postup opraviť (Obr 5). Posledné úlohy boli zamerané na voľnú tvorbu: žiaci mali vytvoriť celý postup skladania samostatne.


http://jtie.upol.cz

Po tejto aktivite som rozdala žiakom drevené kocky. Tretiaci dostali po dve, druháci po jednej. Podľa obrázka mali poskladať stavbu z kociek. Žiaci boli prekvapení, že mali spolupracovať. „Všetci?“ Nevedeli si predstaviť, ako môžu postaviť vežičku, keď majú v ruke len jednu, alebo dve kocky, kým neuvideli svoju kocku na obrázku. Potom už bez ťažkostí postavili vežičky z obrázkov. Vždy sa našiel niekto, kto ostatným radil a usmerňoval ich. Prešla som k druhej časti hodiny. Druháci si sadli k počítačom. Dala som im pokyny k počítačovým úlohám a zdôraznila som, aké dôležité je pozorne si prečítať zadanie pri každej úlohe. Potom začali pracovať samostatne. Ak mali otázky k úlohám, opýtali sa ma. Tretiaci zatiaľ stavali vežičky z kociek podľa vlastnej fantázie. Jedna žiačka chcela tiež nástojčivo pracovať s počítačom, kým som sa im nezačala venovať a neukázala som im zložitejšie stavby, ktoré mali poskladať. Táto žiačka bola hlavná iniciátorka skupiny, každú kocku chytila a premiestnila. Žiaci tieto vežičky stavali s nadšením. Keď druháci dokončili prácu na počítačoch, skupiny sa vymenili. V oboch skupinách sa našiel žiak, ktorému spôsobovalo ťažkosti spolupracovať s ostatnými, napr. im ničil už postavenú stavbu. Druháci sa pri stavaní hádali menej ako tretiaci a dokázali sa dohodnúť. Je zaujímavé, že u druhákov bol hlavnou iniciátorkou dievča, rovnako ako u tretiakov. Keď pracovali bez návodu, s nadšením mi oznamovali, že sa im podarilo postaviť obrovskú stavbu zo všetkých kociek. Pri tejto úlohe jeden zo žiakov komentoval, že mu chýbajú hotové obrázky, čiže návody. Keď dostali konkrétny návod, čo majú postaviť, aj on dokázal spolupracovať s ostatnými. Po týchto aktivitách nasledovala ďalšia výmena. Druháci začali riešiť počítačové úlohy zamerané na kocky, tretiaci dostali kartičky s prísadami hamburgera. Toto kolo už bolo oveľa rýchlejšie. Žiaci presne vedeli, čo ich čaká. Všetky počítačové úlohy totiž mali rovnaké ovládanie, a teda ho už poznali. Skupina, ktorá riešila kartičkové úlohy, vedela, že sa opäť dostane k počítačom, takže sa dokázali sústrediť na svoje zadanie. Najprv poskladali všetky hamburgre, ktoré boli pripravené na predlohách. Po tejto úlohe dostali nové zadanie. Jeden z nich hovoril (diktoval) ostatným, aké prísady majú pridať do svojho hamburgera a v akom poradí. Táto úloha sa im skutočne páčila. Poskladali si aj „extradvojité burgre“.

(Obr 4: Súťažná úloha Kocky) 6 Priebeh prvej vyučovacej hodiny Hodinu som začala motivačným rozhovorom. Prvá otázka znela: Viete mi povedať, čo je to postup? Žiaci sa snažili spojiť tento pojem s počítačom – zrejme preto, že sme práve mali hodinu informatickej výchovy. Pomocou tejto otázky sme sa dostali k pojmu „návod“. Pýtala som sa žiakov, či už videli niekde návod. Prvé, čo im prišlo na um, bola stavebnica Lego, rôzne hračky či videá s návodmi. Potom som sa ich spýtala, či už niekedy videli svoje mamy variť. Používajú pri varení recepty? Táto otázka prebudila ich fantáziu. Jeden po druhom hovorili recepty, ktoré poznali. Potom som prešla na najjednoduchšie recepty. Vybrali sme si prípravu kávy. Pri opise týchto jednoduchých receptov si žiaci mali možnosť uvedomiť dôležitosť poradia pri vykonávaní jednotlivých krokov. Po úvodnej časti hodiny som prešla k úlohám bez počítača. Téma bola rovnaká. Recepty, konkrétne príprava hamburgera. Reakcie žiakov boli jasným znamením, že voľba takejto témy bola vhodná. Každý žiak dostal sedem kartičiek s prísadami hamburgera, spolu s obrázkami hotových hamburgerov. Podľa týchto predlôh si mali vybrať správne kartičky a usporiadať prísady do správneho poradia. Aj keď nepracovali s počítačmi, táto aktivita ich zaujala.

84


Nasledovala posledná výmena skupín medzi počítačmi a papierovými aktivitami. Na konci hodiny som sa opýtala žiakov, ktoré aktivity sa im páčili najviac. Nevedeli si vybrať. Podľa ich slov sa im páčili aj počítačové aj papierové úlohy, čo pri tejto vekovej kategórií je pozoruhodné. Zo skúseností viem, že títo žiaci by najradšej sedeli celý deň pri počítači a hrali by sa. Žiaci tiež povedali, že tieto úlohy neboli pre nich náročné a všetko ľahko zvládli. Zaujímavé však je, že z ich výsledkov vidno, že neriešili všetky úlohy úplne správne.


http://jtie.upol.cz

- dokážu interpretovať jednoduché algoritmy v detskom programovacom prostredí na riadenie robota. Typ vyučovacej hodiny: Kombinovaná hodina Organizačná forma: Skupinová, individuálna Vyučovacie metódy: motivačný rozhovor, manipulácia s predmetmi, práca pri počítači Učebné pomôcky: kreslená mapa, figúrky, pripravené aktivity na počítači Fakty a pojmy: riadenie robota, postupnosť krokov, elementárne príkazy Digitálne zručnosti: - klikanie myšou, - ťahanie objektov, - práca so súbormi – otváranie, zatváranie. Spôsob osvojovania: - ovládanie robota (figúrky) v skutočnosti, - ovládanie robota v počítačovom prostredí, - didaktické hry. Nie je cieľom - ovládanie softvéru, - rýchle riešenie problémov bez premýšľania. Medzipredmetové vzťahy - informatická výchova a matematika, pracovné vyučovanie, prírodoveda. Podobne ako na prvej hodine, aj tu som začala motivačným rozhovorom, aby si žiaci spomenuli na predchádzajúce skúsenosti s robotmi. Témou druhej hodiny bolo Riadenie robota. Túto hodinu inšpirovala aktivita z pilotného ročníka kategórie Bobrík – Myš a syr. Pri návrhu aktivít som však zmenila hlavnú postavu, ktorú mali žiaci riadiť. Na úvodnú aktivitu som si pripravila mapu s rozprávkou a s rôznymi postavičkami. Pre úlohy na počítači som si vybrala včielku, ktorá mala lietať ku kvietkom. Ako úvodnú aktivitu som nakreslila jednoduchú mapu v tvare štvorcovej siete (7x7). Pripravila som malé figúrky – postavičky, žijúce na mape – a k nim rozprávku. Každý žiak si vybral postavičku, ktorá sa mu páčila, a položil ju na mapu, do jedného zo štvorcov. Potom si vypočuli rozprávku: na mape žijú rôzne postavičky (duch, korytnačka, mimozemšťan, človeče figúrka...). Poznajú len to, čo je v ich dedinke, teda len to, čo je nakreslené na mape. Vedia, ktorým smerom od nich je psík, domček, kvetinka a stromček – tieto veci sú na mape nakreslené a nahradzujú smery ako hore, dolu, vpravo a vľavo. Postavičky sa môžu teda pohybovať vždy jedným z týchto štyroch smerov. Aktivita k tejto mape je nasledujúca: žiaci majú dávať príkazy postavičkám žijúcim na mape, ktoré rozumejú len príkazom v tvare: meno postavičky, + “choď smerom k“ + meno obrázka

(Obr 5: Predpripravená úloha Kocky, číslo 6) Na čo si musí učiteľ pri takejto hodine dávať pozor? Pri aktivite hamburger si žiaci nedávajú pozor na poradie, v akom sa reálne hamburger pripravuje. Keď však pracujú s vytlačenými alebo počítačovými kartičkami, bez problémov dokážu skladať hamburger od vrchu. Samozrejme, pri príprave ozajstného hamburgera je to nemožné. Treba sa o tom porozprávať na začiatku hodiny. Učiteľ sa môže rozhodnúť, aké poradie úloh si zvolí. Samozrejme, rôzne kombinácie skrývajú rôzne výhody aj nevýhody. Na učiteľovi ostáva aj návrh a formulácia riešení počítačových úloh. Môže si vyskúšať, aká možnosť je prirodzená pre žiakov a aká nie je, napr. poukladať prísady hamburgera pod seba (Obr 2) alebo vedľa seba (Obr 3). 7 Príprava druhej vyučovacej hodiny na tému „Riadenie robota“ Tematický celok: Postupy, riešenie problémov, algoritmické myslenie Téma: Riadenie robota Hlavný cieľ vyučovacej hodiny: rozvíjať schopnosť žiakov riadiť robota Čiastkové ciele: Po tejto hodine žiaci: - budú schopní zadávať príkazy na ovládanie robota v priamom režime, - dokážu hodnotiť správnosť ponúkanej cesty postavičky,

85


nahradzujúceho smer + „počet krokov“. Napr.: „Duch, choď smerom ku kvietku 3 kroky.“ Postavičky žijúce na mape môžu vykonať len tie príkazy, na ktoré majú dosť miesta. Žiadnym iným príkazom nerozumejú. Ak by mali spraviť viac krokov ako môžu, radšej ostanú na mieste. Takouto hrou si mali žiaci precvičiť ovládanie „robota“ a porozumieť mu. Spoznali presné príkazy a ich použitie. Po tejto aktivite nasledovali pripravené úlohy pri počítači. Na základe súťažnej úlohy Myš a syr som navrhla deväť gradovaných zadaní, pričom niektoré obsahujú viac podúloh. Cieľom týchto aktivít je, aby žiaci dokázali aplikovať nadobudnuté skúsenosti s ovládaním postavičiek, analyzovať správnosť umiestnenia šípok a hodnotiť ponúkané možnosti riešenia. Hlavnou úlohou je dostať včielku ku kvietku a žiaci jej majú pritom pomôcť. Prvá aktivita nemá zadanie. Slúži na zoznámenie žiaka s prostredím, kde si žiaci môžu vyskúšať ovládanie včielky. Ostatné aktivity majú nasledujúce zadania: 2. Pomôž včielke dostať sa ku kvietku!


http://jtie.upol.cz

8 Priebeh druhej vyučovacej hodiny Druhú naplánovanú hodinu som si musela rozdeliť na dve vyučovacie hodiny, keďže boli potrebné tri výmeny pri počítačoch, čo sa nedalo stihnúť za 45 minút. Hodinu som začala otázkou, čo je to príkaz. Dostala som rôzne odpovede: „Príkaz je, čo mám robiť.“ „Mne mama dáva príkazy.“ Potom sme prešli k hračkám. Žiaci vymenovali tie, ktoré fungujú na diaľkové ovládanie. Po rozhovore som ukázala žiakom mapu, ktorú som pripravila. Vybrali si postavičky, ktoré sa im páčili najviac a poukladali ich na ňu. Následne si vypočuli rozprávku k mape a po jednom dávali postavičkám príkazy. Malý problém im robilo zapamätať si presné znenie príkazu. Zabudli buď zadať smer, alebo počet krokov. Často oslovovali žiaka, namiesto konkrétnej postavičky. Napriek týmto ťažkostiam sa im táto aktivita páčila a s veľkým nadšením vymýšľali príkazy. Brali ju ako hru, dokázali sa vžiť do rozprávky, a aj preto ju považujem za úspešnú.

3., 4. Ulož chýbajúce šípky tak, aby sa včielka dostala ku kvietku! Použi všetky šípky! (Obr 7) 5. Pomôž včielke dostať sa ku kvietku čo najkratšou cestou! Nájdi aj inú cestu rovnakej dĺžky! 6. Vyber si, ktorou cestou sa dostane včielka ku kvietku! 7. Vyber si, ktorou cestou sa nedostane včielka ku kvietku!

(Obr 6: Jedno Včielka, číslo 8)

8. Vyber si, ktorou cestou sa dostane včielka ku kvietku! Pozor! Nad červenými múrmi nedokáže preletieť.

Po úvodnej aktivite sme prešli k riešeniu pripravených úloh. Na tejto hodine bol prítomný každý žiak, musela som ich preto rozdeliť až na tri skupiny. Najprv riešili počítačové úlohy traja tretiaci. Niektoré podúlohy z posledných štyroch úloh (z pripravených deviatich) som vytlačila žiakom na papier (napr. Obr 6), takže pri počítači im ostalo na riešenie päť úloh. Tretiakom som vysvetlila, ako fungujú počítačové aktivity, aké je ich ovládanie a zdôraznila som, že si majú pozorne čítať zadanie pri každej z nich. Najväčšie problémy a najviac otázok vyvolávala tretia úloha, pozri Obr 7.

9. Vyber si, ktorou cestou sa dostane včielka ku kvietku! Úlohy s číslom 2 a 5 obsahujú niekoľko podúloh. V nich východzie pozície včielky a kvietku sú často rovnaké, líšia sa len v zadaní. Tretia a štvrtá úloha má viacero riešení. Posledné štyri obsahujú štyri možné odpovede, z ktorých si žiaci majú vybrať tú správnu, čiže tú, ktorá je odpoveďou na otázku v zadaní. Deviata aktivita je kombináciou 6., 7. a 8. úlohy. Sledovala som pozornosť žiakov, preto má každá podúloha iné zadanie. Tak isto pri siedmej, kde je otázka formulovaná pomocou záporu.

86

riešenie

vytlačenej

úlohy



http://jtie.upol.cz

(Obr 7: Predpripravená úloha Včielka, číslo 3) Žiakom, ktorí riešili úlohy vytlačené na papieri, som povedala len toľko, že si majú prečítať zadanie. Avšak len podľa prečítaného zadania nevedeli, čo majú robiť. Potrebovali podrobnejšie vysvetlenie. Nakoniec rôznymi farbami kreslili možné cesty priamo do mapy. Ďalšiu skupinku pri počítačoch tvorili dve druháčky. Ostatným druhákom, ktorí už vyriešili vytlačené aktivity, som zadala zasa inú úlohu. Do zošita si mali napísať tri ľubovoľné príkazy, ktoré na konci hodiny zadajú spolužiakom. Toto zadanie nebolo pre žiakov nové, keďže sme podobnú aktivitu robili aj na predošlej hodine. Po úvodných ťažkostiach si s veľkým nadšením vymýšľali rôzne príkazy. Ďalší týždeň sme spravili poslednú výmenu. Posledná skupina žiakov dostala možnosť vyriešiť úlohy s včielkou pri počítači. S ostatnými žiakmi sme sa zatiaľ „pohrali“ s mapou. Ešte raz sme si podrobne vysvetlili, ako sa môžu pohybovať postavičky po mape a aké smery poznajú. Povedali sme si tiež presnú pozíciu každej figúrky. Tým sme si nacvičili, ako si môžu napr. na šachovnici určiť presnú pozíciu šachovej figúrky. Jeden žiak pri počítači nerozumel, ako treba vyriešiť tretiu úlohu. Veľmi mu vadilo, že sa včielka nepohla, keď klikol na niektorú šípku. Až po mojom dlhom vysvetľovaní sa dostal do stavu, že bol ochotný aspoň porozmýšľať nad riešením.

(Obr 8: Súťažná úloha Myš a syr) Na čo si treba dať pri takejto hodine pozor? V prvom rade by si učiteľ mal vyskúšať počítačové aktivity ešte pred vyučovacou hodinou. Mal by sa uistiť, že sa dajú spustiť na počítačoch, ktoré má k dispozícii v škole, kde učí. Často sa stáva, že kvôli technickým problémom nie je možné zrealizovať naplánovanú hodinu. Ak si učiteľ pripraví podobnú mapu ako som opísala, musí si premyslieť všetky možné problémy, ktoré sa môžu vyskytnúť. Napr. obrázky smerov by nemali byť rovnaké s postavičkami, ktoré použije. Tým sa zaručí jednoznačnosť pri oslovovaní postavičky a určovaní smeru. Tiež si treba vybrať vhodné umiestnenie obrázkov, aby bol žiakom jasný smer, ktorým sa má pohnúť ich figúrka. Môže sa stať, že si žiaci zle interpretujú smer a pochopia ho ako konkrétne políčko na mape. Žiaci si neradi čítajú zadania. Často si v duchu vytvorili k obrázkom vlastnú verziu zadania – a potom boli presvedčení, že mali riešiť práve to. Takto vznikajú rôzne chybné riešenia. Počas vyučovania sa môže stať, že žiaci dokončia danú úlohu skôr, alebo kvôli technickým problémom nie je možné nasadiť nejakú aktivitu zo série úloh. Práve preto musí mať učiteľ vždy pripravený náhradný plán. 9 Záver Po testovaní navrhnutých úloh môžem konštatovať, že žiaci ich riešili so záujmom. Je to dobrý

87


dôkaz toho, že pomocou dobre zvolenej motivácie môžeme získať pozornosť žiakov. Žiaci, s ktorými som pracovala, si nečítali pozorne zadania úloh, hoci som ich na to viackrát upozornila. Radšej sa opýtali, čo treba robiť, alebo si vytvorili vlastnú verziu zadania. V článku som opísala návrh a priebeh dvoch konkrétnych vyučovacích hodín, ktoré boli zamerané na tematický celok Riešenie problémov a algoritmické myslenie. Aktivity, ktoré boli súčasťou vyučovacích hodín boli inšpirované úlohami zo súťaže iBobor. Cieľom článku bolo ukázať učiteľom, ako užitočne môžu využiť už hotové, naformulované súťažné úlohy a s minimálnou námahou si môžu pomocou nich pripraviť celú vyučovaciu hodinu – od motivácie až po hodnotenie. Takúto pomoc poskytuje iBobor nie len pre jeden tematický okruh, ale pre každý, nakoľko sa táto súťaž snaží zahrnúť všetky témy školskej informatiky.


http://jtie.upol.cz

10 Literatúra [1] HRUŠECKÁ, A. et al. Informatický bobor – Nová súťaž v informačných technológiách pre žiakov základných a stredných škôl. In: DidInfo 2008. Banská Bystrica, ISBN 978-808083-556-9. [2] Stránka súťaže iBobor: . [3] ŠVAŘÍČEK, R., ŠEĎOVÁ, K. et al. Kvalitativní výzkum v pedagogických vědách. (2007) Praha: Portál. ISBN 978-80-7367-313-0. [4] PASH, M. et al. Od vzdělávacího programu k vyučovací hodině. (1998) Praha: Portál. ISBN 80-7367-054-2. Mgr. Monika Gujberová Katedra základov vyučovania informatiky Fakulta matematiky fyziky a informatiky, UK Mlynská dolina 1 842 48, Bratislava, SR Tel: +421 2 602 95 611 E-mail: [email protected] Www pracoviska: http://edi.fmph.uniba.sk/

88



RESEARCH


FUNDAMENTAL IDEAS OF INFORMATICS AND THEIR RELATIONSHIP TO DIDACTICS OF INFORMATICS Ingrid NAGYOVÁ Abstract: The teacher of informatics should have a clear idea of the content of informatics, about the subject and the methods of its working and about the forms of its impacts in the world. In mathematics, biology and other courses, the subjects and methods of work are proven for centuries. Main subject of exploration of informatics is only gradually being born and only gentle crystallizes in development. The impulse for writing this article was the results of the survey from practice for students of information technologies and informatics. They confirm the trend of recent years, when the informatics is perceived in the society as a technical discipline. This article analyzes the various aspects of informatics and tries to formulate the main subject of exploration of this field of human activity. Finding this subject is important for didactics of informatics, because it influences fundamentally the goals and methods of its teaching. Article also presents suggestions for practical guidance to teaching students – future teachers, with the aim give them insight into the theoretical basis of informatics and the boundaries of its exploration and impacts. Key words: informatics, education informatics, fundamental ideas of informatics. ZÁKLADNÍ MYŠLENKY INFORMATIKY A JEJICH VZTAH K DIDAKTICE INFORMATIKY Resumé: Učitel informatiky by měl mít jasnou představu o obsahu informatiky, o předmětu a metodách její práce, o formách jejího působení ve světě. V matematice, biologii a dalších předmětech jsou předmět a metody práce staletími ověřené. Hlavní předmět zkoumání informatiky se postupně rodí a ve vývoji jen postupně krystalizuje. Podnětem k sepsání příspěvku byla anketa mezi studenty informačních technologií a informatiky z praxe, která potvrzuje trend posledních let, kdy je informatika ve společnosti vnímána hlavně jako technická disciplína. Příspěvek analyzuje jednotlivé aspekty informatiky a pokouší se formulovat hlavní předmět zkoumání tohoto oboru lidské činnosti. Jeho nalezení je pro didaktiku informatiky důležité, protože zásadně ovlivňuje cíle a metody její výuky. Příspěvek přináší také náměty na praktické vedení výuky studentů, budoucích učitelů, s cílem přiblížit jim teoretický základ informatiky a hranice jejího zkoumání a působení. Klíčová slova: informatika, didaktika informatiky, základní myšlenky informatiky. zajímaly lidi již v dávné době. Přesto víme, že v této době byla informatika jenom v počátcích, jenom velice nesměle si razila cestu na svět. Ještě dlouho neexistovaly osobní počítače, neexistoval internet, či interaktivní tabule. Ty stoje, které se postupně dařilo konstruovat, byly sice na svou dobu fantastické, přesto je dnes najdeme leda v počítačových muzeích. V dnešní době často slýcháme, že se informatika vyvíjí velice rychle. Tento názor je zcela opodstatněný při pohledu na rychlý vývoj v oblasti počítačové techniky, ohromnou evoluci v oblasti počítačů (notebooky, tablety, chytré telefony apod.), vyvíjení větších pamětí, dokonalejších obrazovek, nových verzí programů apod. Na druhou stranu odborníci v oblasti

1 Úvod Dějiny informatiky sahají daleko do minulosti a jsou spojeny s prvními úvahami nad obecnými algoritmy pro práci s čísly a jinými údaji. Pojem, z něhož vychází dnešní slovo algoritmus, se objevuje již ve středověku, v osmém století v Persii. Princip algoritmizace byl znám již dříve. Myšlenky sestrojit programovatelný stroj, který by dokázal sám provádět jisté výpočty, se objevuji na konci 18. století. Začátkem následujícího století jsou první takové stroje doopravdy sestaveny. Z tohoto pohledu rozhodně nemůžeme nahlížet na informatiku jako na mladý obor. Definice a konstrukce algoritmů a na jejich základě konstrukce automatických strojů

89


informatiky si uvědomují, že vývoj informatiky (zejména jejího základu, jejich základních myšlenek) není až tak překotný, jak se z pohledu vývoje techniky může zdát. Uvědomují si, že mnoho základních myšlenek, na nichž je informatika postavena, jsou myšlenky z „informatických“ počátků a zůstávají od té doby prakticky neměnné. Při zamýšlení se nad definicí informatiky jako vědy je potřeba zohlednit mnoho aspektů: - Pojem informatika souvisí s informacemi a informatika se informacemi zabývá. Studuje možnosti získávání, ukládání, uchovávání a zpracovávání informací. - Informatika je často spojována s počítačem. Počítač ale není hlavním předmětem zkoumání informatiky. - V anglicky mluvícím světě se setkáváme s výrazem „počítačová věda“ (computer science) nebo v poslední době také s označením „výpočetní věda“ (computing science). Takto je často informatika vnímána jako věda o počítačích, jako věda, pro niž je počítač hlavním předmětem zkoumání. Tento pohled na informatiku je nutno jasně oddělit – počítač jako nástroj byl již historicky až druhotným předmětem zkoumání informatiky. Základní myšlenky informatiky se formovaly již v osmém století, kdy se setkáváme s prvními algoritmy. - Hlavními pojmy informatiky jsou: informace a zpracování informací, algoritmus, program, jazyk apod. - Charakterizovat informatiku jako vědu je velice obtížné. Věda by měla mít vlastní metody pro výzkumnou práci. Informatika tyto metody v mnoha směrech zatím pouze hledá, vědecká práce v oblasti informatiky se soustřeďuje nejvíc do technických oblastí (mnohé technické novinky a inovace). Myšlenky informatiky se vyvíjí a mění mnohem pomaleji. - Informatika byla v minulosti pěstována jako speciální odvětví jiných vědeckých disciplin (logiky, matematiky, elektrotechniky apod.). Postupně se však vyvíjí v samostatný obor lidské činnosti, který zpětně v mnoha oblastech působí na ostatní obory a vědecké oblasti. Na základě vyjmenovaných aspektů lze informatiku definovat jako obor lidské činnosti, který se zabývá zpracováním informací.


http://jtie.upol.cz

Zpracování informací může sestávat z množství jednotlivých činností a procesů, na informatiku proto můžeme nahlížet více způsoby – z pohledu hardwaru a softwaru, z pohledu počítače jako technického prostředku, ale také jako na teoretický obor zabývající se formálními modely práce s informacemi a jejich chováním. Pro výuku je způsob náhledu na informatiku důležitý. Ovlivňuje obsah výuky a charakter předávaných informací, použité metody a postupy a v neposlední řadě přístup učitele. Pokud budeme na informatiku nahlížet jako na technické odvětví zabývající se zejména hardwarem, pak výuka informatiky bude výukou technického oboru, výukou o strojích a zařízeních, o výrobních procesech apod. Naopak výuka teoretické informatiky, výuka formálních jazyků a automatů bude velice blízká výuce matematiky a uplatní její didaktické a pedagogické metody. Společenský pohled na informatiku a její vnímání a uchopování učiteli, ale také studenty informatických učitelských oborů významně ovlivňuje metody a postupy práce v hodinách informatiky. Analýza názorů studentů studijního oboru Informační technologie ve vzdělávání je jedním z možných způsobů jak nahlédnout na názory jisté části společnosti na obsah informatiky. Navíc se taková analýza může stát východiskem pro přemýšlení a znovuzařazení mnoha opomíjených témat v přípravě studentů informatických učitelských oborů. 2 Základní pojmy informatiky Jednotlivé aspekty informatiky, jak jsou uvedeny v úvodu, naznačují, které z pojmů a myšlenek tvoří její základ. Naznačují jaké metody a postupy práce s informacemi informatika používá. Schubert a Schwill [4] označují za základní myšlenky informatiky pojmy algoritmus, strukturální rozklad a jazyk. Tyto tři myšlenky tvoří základ, který při hlubších analýzách může být zdrojem dalších myšlenek. Je samozřejmostí, že algoritmizaci pojímáme jako základní myšlenku informatiky. Lze ji uplatnit ve všech fázích životního cyklu softwaru, podle čehož rozlišujeme čtyři velké oblasti, v nichž algoritmizace nachází nezastupitelné místo: - Při návrhu algoritmu používáme návrhová paradigmata, jako jsou strukturované nebo objektově orientované programování,

90


metody „shoda-dolů“, „rozděl a panuj“, „prohledávání s návratem“ apod. - Návrh je následně převeden do programu. K tomu jsou k dispozici určité společné koncepty, jako například zřetězení, alternativa, rekurze atd. - Hotový program je realizován na jednom (nebo více) procesorech. S tím souvisí myšlenka procesu. - Poslední skupina myšlenek v rámci algoritmizace se zabývá hodnocením algoritmů z hlediska kvality. Hlavními kritérii hodnocení jsou správnost, úplnost a časová nebo prostorová náročnost. Myšlenka jazyka hraje významnou roli nejen při programování (programovací jazyky), při specifikaci (specifikační jazyky), při ověřování (logické úvahy a výrazy), v databázích (dotazovací jazyky), či v operačních systémech (příkazové jazyky). Jistou formou jazyka jsou i grafy nebo tabulky, myšlenkové mapy apod. V úzkém vztahu k jazykům stojí myšlenky syntaxe a sémantiky, myšlenky překladu nebo interpretace daného jazyka. Ve strukturálním rozkladu můžeme jasně rozlišit dva základní aspekty: - Vertikální aspekt, tzv. hierarchizace, jež popisuje rozložení předmětu na úrovních různých stupňů abstrakce. Systém se člení na konečný počet hierarchických úrovní s různým stupněm abstrakce. Myšlenku hierarchizace najdeme například v modelech úrovní architektury počítače, v jazykových hierarchiích, strojových modelech, ISO-OSI úrovňovém modelu apod. - Horizontální aspekt, tzv. modularizace, popisuje rozložení předmětu na jednotlivé díly stejné úrovně abstrakce. Každý systém se dá vysvětlit pomocí vlastností jeho částí, dá se chápat jako suma jeho na sobě zcela nezávislých dílů (odspoda nahoru), resp. se dá rozložit na zcela nezávislé díly (shora dolů). Hierarchická modularizace vzniká smíšením obou základních forem.


http://jtie.upol.cz

Začněme jednou příhodou z minulosti. Při stavbě Asuánské přehrady bylo rozhodnuto, že chrám v Abu Simbel budou pro jejich zachování přesunuty na nové místo. V letech 1964 - 1968 se začalo s rozkládáním celého chrámu na jednotlivé kamenné kvádry o průměrné váze 20 tun. Velké kusy, jako například sochy faraona z velkého chrámu, musely být opatrně rozřezány na menší kusy, aby byl možný jejich přesun. Všechny odvážené kameny byly pečlivě katalogizovány a následně znovu poskládány na novém místě asi 200 metrů od původního stanoviště. Velké sochy se vyztužily ocelovými tyčemi a poskládaly znovu dohromady se snahou, aby nebyly vidět provedené řezy. [6] Podívejme se podrobně, jak tento gigantický projekt probíhal. Sochy byly rozřezány na kvádry. Jako první byly řezány bloky z horních částí chrámu, jako poslední bloky z jeho dolních partií. Kvádry byly nakládány na auta, která postupně vezla jednotlivé bloky nahoru do kopce. Auta tak vyvážela nejprve horní části chrámu a následně pak spodní části. Je zřejmé, že s opětovnou výstavbou chrámu se mohlo začít až po převezení všech bloků do kopce. Na kopci tak vzniklo úložiště kvádrů. Příběh přesunu chrámu Abu Simbel má pouze historickou hodnotu. Protože se jedná o řešení problémů, informatika zde nachází také své místo [3]. Auta převážející kvádry se řadí do fronty za sebe. Úložiště kvádrů funguje jako zásobník – kvádry, dovezené nakonec, budou při opětovné výstavbě chrámu použity jako první. Tak se zde při řešení reálného praktického příkladu setkáváme s datovými strukturami informatiky, s frontou aut a seznamem či zásobníkem kvádrů. Příklad 2: Hanojské věže Problém hanojských věží je obecně znám. Máme tři tyče a x kotoučů seřazených na sobě od největšího po nejmenší. Podle daných pravidel je potřeba přesunout kotouče na koncovou tyč. Je zřejmé, že tento problém není problémem informatiky, lze ho řešit bez jakýchkoliv znalostí této vědy. Informatiku v něm můžeme objevit, pokud například budeme postupně zaznamenávat velikost aktuálně přesouvaného kotouče – viz obrázek 1 pro šest kotoučů.

3 Projevy informatiky v reálném světě Základní myšlenky informatiky, metody a principech její práce lze demonstrovat na mnoha praktických příkladech. Právě příklady z praxe jednoznačně vymezí hranice, kde se v reálném světě projevují přístupy informatiky. Příklad 1: Přesun chrámu v Abu Simbel

91


Obr. 1: Přesun šesti kotoučů.


http://jtie.upol.cz

Studenti zahajující svá studia v tomto oboru bývají zaskočení skladbou informatických předmětů a jejich sylabem. To často vede k ztrátě zájmu o studovaný obor, nebo až k ukončení studia. Zejména první hodiny algoritmizace a programování, matematiky či logiky se pro mnoho studentů stává posledními hodinami na vysoké škole. To nás neustále vede k zamyšlení se nad důvody tohoto stavu: Co si studenti přicházející na školu studovat informatický obor pod pojmem informatika představují? Co od svého studia očekávají? Lze algoritmické myšlení chápat jako základ informatiky i v dnešní době, nebo je to pouhý přežitek a informatika má v dnešní době jiné poslání? V tom případě – jaké? Hledání odpovědí na tyto otázky je velice problematické. Studenti, kteří mají na počátku studia problémy, se obvykle velice rychle ztratí ze studia. Získat jejich zpětnou vazbu je proto velice komplikované. K zjištění názorů studentů prvních ročníků využíváme proto hlavně metodu rozhovoru. Při hledání odpovědí na položené otázky jsme se zaměřili naopak na studenty končící své studiu, tj. na studenty třetího ročníku bakalářského stupně. Tito studenti prošli velkou část vysokoškolského vzdělávání na pedagogické fakultě v oblasti informačních technologií a jejich názory na informatiku by měly být již zformovány. Absolvovaly technicky zaměřené předměty zabývající se počítačovými sítěmi a periferiemi počítačů, předměty zaměřené na praktickou multimediální tvorbu, ale také předměty zaměřené teoreticky, jako algoritmizace a programování, databázové a informační systémy apod. Hlavním smyslem provedené analýzy bylo zjistit názory studentů třetího ročníku bakalářského studia na informatiku a na předmět jejího zkoumání. Názory studentů byly zjišťovány v předmětu Didaktika vzdělávacích technologií. Použitou metodou byla metoda dotazníku s otevřenou otázkou vyžadující krátkou tvořenou odpověď ve vymezeném rozsahu. Dotazník byl distribuován formou korespondenčních úkolů v kurzu. Sběr dat probíhal ve dvou etapách – před započetím výuky a po jejím ukončení. Zadání prvního korespondenčního úkolu znělo: „Zamyslete se nad pojmem informatika. Vypište 20 pojmů, které tento obor podle Vás charakterizují. Pojmy seřaďte do kategorií nebo

Z obrázku lze zjistit, že největší kotouč je přesouván přesně uprostřed celého procesu a že celý proces je podle tohoto kotouče „symetrický“, tj. levá i pravá polovina obrázku jsou identické. Na ně lze rekurzivně aplikovat stejné pravidlo, tj. pátý kotouč je přesouván přesně uprostřed levé poloviny obrázku, ale také uprostřed pravé poloviny apod. Tato analýza přesunu kotoučů a objev rekurze nás opět přivádí z reálného světa do oblasti informatiky. Jiný pohled na přesun kotoučů nabízí pohled inspirovaný nadreálnými čísly. [2] Posloupnost dvojkových čísel (počet cifer čísla odpovídá počtu kotoučů) tak, že na první nulové číslo posloupnosti aplikujeme pravidlo změny nuly na jedničku nebo opačně při přesunu kotouče v řádu čísla odpovídajícímu velikosti tohoto kotouče. Pro tři kotouče dostáváme například posloupnost osmi dvojkových čísel: 000, 001, 011, 010, 110, 111, 101, 100 Pro čtyři kotouče dostaneme posloupnost šestnácti dvojkových čísel: 0000, 0001, 0011, 0010, 0110, 0111, 0101, 0100, 1100, 1101, 1111, 1110, 1010, 1011, 1001, 1000. První polovina této posloupnosti je (až na první nulu v každém čísle) shodná s posloupností pro tři kotouče. Pak se ale vše obrací a druhá polovina posloupnosti je (až na první jedničku) vzhledem k posloupnosti pro tři kotouče převrácena (otočena). V těchto částečně matematických zákonitostech se projevují a ukazují zákonitosti rekurze v informatice. 4 Použité výzkumné metody Názory studentů informatických oborů na informatiku mohou ovlivnit směr jejich vzdělávání, a to zejména zařazení opomíjených témat, či způsoby seznámení s principy práce informatiky. Analýza názorů studentů studijního oboru Informační technologie ve vzdělávání se stala východiskem pro tuto práci. Obor Informační technologie ve vzdělávání je vyučován na Pedagogické fakultě Ostravské univerzity v Ostravě v prezenční i kombinované formě. Studenti se mohou vzdělávat v bakalářském stupni nebo v navazujícím magisterském studiu. I přesto, že se jedná o neučitelský obor, absolvují studenti tohoto oboru již v bakalářském stupni teoretickou pedagogickou přípravu, včetně přípravy v oblasti didaktiky informatiky.

92


podle důležitosti. Můžete je seřadit do myšlenkové mapy.“ Z výsledků analýzy (viz dále) vyplynulo, že je nezbytné studentům vysvětlit mnohé z principů a metod práce informatiky. Vhodným nástrojem se ukázaly být příklady z praxe (viz kapitola 3), na nichž bylo možné demonstrovat hranici mezi tím, co informatika ještě není a kdy reálný problém může být řešen metodami informatiky, Po objasnění principů a metod zkoumání informatiky na příkladech bylo zadání původního korespondenčního úkolu doplněno o text: „Tento seznam bude obsahovat pojmy, které přímo nesouvisí s počítačem a nejsou pojmenováním částí počítače. Hledejte, prosím, co to je informatika, co se doopravdy za tímto pojmem skrývá.“ V obou případech byly odpovědi studentů shromážděny a podrobeny pečlivé evaluaci, a to jak gramatické (odstranění překlepů, drobných chyb, jednotné skloňování), tak obsahové – vyhledání synonym (software a program apod.). Odpovědi byly poté seřazeny podle abecedy a seskupeny do skupin. Ve výsledcích byly důležité zejména četnosti výskytů jednotlivých odpovědí studentů.


http://jtie.upol.cz

prezenčního studia a 5 studentů kombinovaného studia. Rozborem a následnou validací pojmů jsme získaly 350 pojmů od studentů prezenční formy studia a 108 pojmů od kombinovaných studentů. Nejčastěji uváděným pojmem je pojem program, resp. software (viz tabulka 1). To uvedlo 17 prezenčních studentů a všichni studenti kombinované formy. K tomu lze také připočíst poměrně vysoký výskyt pojmu programování. Z toho lze usuzovat, že studenti třetího ročníku vnímají spojení informatiky s programy a programováním. Ve srovnání s výsledky studentů prvních ročníků lze konstatovat, že tento názor je důsledkem absolvované výuky na vysoké škole a to je jistě pozitivní zjištění. Pojem

Prezenční forma

Kombinovaná forma

Program, 17 (94%) 5 (100%) software Počítač 14 (78%) 3 (60%) Zpracování 13 (72%) 3 (60%) informací Hardware 11 (61%) 3 (60%) Internet 11 (61%) 2 (40%) Programování 11 (61%) 2 (40%) Myš 9 (50%) 2 (40%) Tab. 1: Nejčastěji uváděné pojmy.

5 Průběh a výsledky analýzy Z pravidelných rozhovorů se studenty prvního ročníku oboru Informační technologie ve vzdělávání vyplývá, že algoritmické myšlení a programátorské dovednosti rozhodně nepovažují za základ informatického vzdělávání, a pokud ano, nepočítají s tím, že by se těmto předmětům měli věnovat na pedagogické fakultě nebo dokonce jako budoucí učitelé celoživotně. Jejich chápání informatiky je značně zkresleno výukou dovedností práce s kancelářskými balíky, kterou absolvovali na střední škole, a také používáním internetu, jeho sociálním postavením, počítačovými hrami apod. Někteří ze studentů spojují informatiku alespoň s nutnými technickými prostředky a potřebou základních znalostí o jejich funkčnosti a využitelnosti. Algoritmický přístup k řešení problémů rozhodně nevnímají jako nutnou součást jednotlivých činností a procesů informatiky. U studentů třetích ročníků jsme provedli dotazníkové šetření popisované výše. První dotazník (korespondenční úkol) řešili studenti v hodině bez předchozích instrukcí a diskuze. Průzkumu se zúčastnilo 23 studentů, 18 studentů

Dalšími často uváděnými pojmy jsou pojmy počítač a zpracování informací. Nejčastěji uváděné pojmy tak z velké části pokrývají základní aspekty a myšlenky informatiky, jak byly vyjmenovány v úvodu. Pojem algoritmus uvedla do souvislosti s informatikou pouze třetina studentů. Překvapivé je zjištění, že polovina studentů si spojuje informatiku s pojmem myš (počítačová myš). V seznamu pojmů se objevilo také více různých pojmenování dalších periferií počítače či konkrétních softwarových produktů. Proto byly pojmy seřazeny do speciálních skupin: - Pojmy označující periferie a další technická zařízení připojitelná k počítači, například myš, klávesnice, monitor, reproduktory, tiskárna apod. Skupina nese označení TECH. - Pojmy označující jména konkrétních softwarových produktů, například Excel, Word, Delphi apod. Skupina je označena PRG. Skupiny TECH a PRG poukazují na kontroverzní názory a slovní spojení. Jistě by

93



http://jtie.upol.cz

byla možná analýza dalších skupin pojmů, ta by však pouze potvrzovala předchozí. Tabulka 2 sumarizuje výsledky v obou skupinách. Z tabulky je zřejmé, že technická zařízení (skupina TECH) se mezi pojmy souvisejícími s informatikou vyskytují s frekvencí 20% u studentů prezenční formy studia a 15% studentů kombinované formy. Přitom je potřeba zdůraznit, že tiskárna, myš, klávesnice, monitor apod. nemají s informatikou mnoho společného. Z analýzy vyplývá, že studenti kombinované formy, kteří obvykle přichází z praxe, si tuto skutečnost uvědomují víc než studenti prezenční formy. Prezenční Kombinovaná forma forma TECH 71 (20%) 16 (15%) PRG 25 (7%) 0 (0%) Tab. 2: Četnost výskytů pojmů ve skupinách. Pojem

Významné je také procento vyjmenovávaných konkrétních jmen softwarových produktů. Tato skutečnost je zajímavá i z toho důvodu, že kombinovaní studenti takový produkt vůbec neuvedli. U studenti prezenční formy studia se mezi pojmy vyskytlo 7% pojmenování konkrétních programů. Tito studenti obvykle do studia nastupují ihned po skončení střední školy. Jsou často přesvědčeni, že vše záleží na použitých softwarových produktech, použitých tlačítkách a položkách nabídek programů. Většinou nedokážou znalosti zobecnit, nejsou schopni abstrakce (viz také [5]).

Obr. 2: Proměna korespondenčního úkolu. 6 Diskuze a závěry Není daleko doba, kdy informatika a práce na počítači byly přímo spojovány s algoritmizací a programováním, kdy všechny činnosti na počítači vyžadovaly programátorskou práci. Pokud člověk nebyl současně programátor, počítač nemohl a nedokázal využít. Pojímání informatiky v dnešní době se radikálně změnilo. Počítače využíváme při celé řadě činnosti – pro psaní textových dokumentů, pro komunikaci, vyhledání a zpracování informací apod. K tomu nám složí programové vybavení počítače, jehož grafické uživatelské rozhraní je dnes na takové úrovni, že k jeho obsluze nepotřebujeme většinou žádné speciální znalosti či dokonce programátorské dovednosti. A tak pomalu zapomínáme na původ jednotlivostí, jež umožnily vývoj počítačů a jejich možností. Pomalu opomíjíme důležitost algoritmického myšlení a představivosti, při práci s počítačem si neuvědomujeme, že pracujeme se

Druhé etapy dotazníkového šetření po absolvování výuky se zúčastnili pouze studenti prezenční formy studia, úkol odevzdalo 17 studentů. Následná analýza pojmů se zde ukázala nemožnou. Studenti o problému začali přemýšlet a z jednoduchých pojmů se stala slovní spojení. Hlavním přínosem byla vyšší míra abstrakce a zobecnění v řešení úkolů. Část úkolu vybraného studenta a změnu v jeho řešení znázorňuje obrázek 2 – část myšlenkové mapy před a po zamyšlení nad hranicemi informatiky. Student ve svém řešení nahradil jednotlivá technická zařízení spíše jejich modely nebo principy fungování. Tím také pozměnil oblast z technické na spíše teoretickou informatiku. Tento proces lze vysledovat v práci většiny studentů.

94


softwarem, který někdo vyvinul a který i přes maximální snahu autora o intuitivnost a jednoduchost ovládání, přesto od nás očekává a předpokládá algoritmický a logický přístup. Jednoduché opakující se činnosti se mohou stát rutinní práci s počítačem, ale vše nové vyžaduje použití jistých principů, které nutně vychází z algoritmizace. Tato skutečnost se projevuje při hledání základních myšlenek informatiky (viz kapitola 2). Tento princip můžeme objevovat při řešení nejrůznějších problémů s využitím metod a principů informatiky (viz příklady v kapitole 3). Situace je komplikovanější ve výuce na školách, kde si algoritmický přístup musí neustále hledat a obhajovat své místo. Žáci a studenti velice snadno sklouzávají k stereotypům a nabývají dojem, že programování není nutným předpokladem kvalitní práce s počítačem. Vysoká teoretická náročnost a abstraktnost algoritmizace je v tomto přesvědčení jenom utvrzuje. Potvrzují to také názory prezentované studenty, budoucími učiteli informatiky (viz kapitola 5). Tlak na nepotřebnost a nevyužitelnost algoritmizace a programování a opomínání pravé podstaty informatiky nabývají takové sily a rozměrů, že myšlenka algoritmizace ztrácí ve výuce informatiky na významu. Trend „zapomínání na algoritmy“ bude jistě ve společnosti pokračovat. Jak již bylo naznačeno, tento trend by ale neměl ztrácet na významu v přípravě učitelů informatiky. Navíc se právě algoritmický přístup k řešení problémů může stát oživujícím prvkem výuky, ať již při projektové výuce, při tvořivé hře v konstruktivisticky orientovaných prostředích (LOGO [1], SCRATCH, LEGO roboti apod.), či


http://jtie.upol.cz

při jiných aktivitách. Uvedené praktické příklady v kapitole 3 to jenom potvrzují. Příspěvek navazuje na projekt Inovace doktorského studijního programu „ICT ve vzdělávání“ - CZ.1.07/2.2.00/18.0005. 7 Literatura [1] BLAHO, A., KALAS, I. Imagine Logo Primary Workbook. Logotron, Cambridge [2] KNUTH, D. E. Nadreálná čísla. Pokroky matematiky, fyziky a astronomie. Praha: Jednota českých matematiků a fyziků, 1978. Číslo 23 (1978). [3] NAGYOVÁ, I. Lineární abstraktní datové typy. Sborník příspěvků z konference a soutěže eLearning 2009. Hradec Králové: Gaudeamus, Univerzita Hradec Králové, 2009. s. 23-27. [2009-11-10]. ISBN 978-80-7041-971-7. [4] SCHUBERT, S., SCHWILL, A. Didaktik der Informatik. Heidelberg: Spektrum, 2004. ISBN 38274-1382-6. [5] VANÍČEK, J. Didaktika informatiky a výpočetní techniky. Studijní text pro studenty. České Budějovice: JČU, 2004. [6] Wikipedie, otevřená encyklopedie. URL: RNDr. Ingrid Nagyová, PhD. Katedra informačních a komunikačních technologií Pedagogická fakulta OU Mlýnská 5 701 03, Ostrava, ČR Tel: +420 597 092 630 E-mail: [email protected] Www pracoviště: http://pdf.osu.cz/kik/

95



RESEARCH


ROBORIC KITS IN SECONDARY SCHOOL Michaela VESELOVSKÁ – Karolína MAYEROVÁ Abstract: In the article we introduce robotic kits (RK) which are used at secondary schools. We provide overview of RK based on different criteria. We select two most suitable RK and we are going to use them in classes where we are conducting our research. We also provide a description of the tested activities with RK. In conclusion, we provide results of our qualitative research. Based upon results, we choose one RK to continue with in further research. Key words: educational robotics, robotic kits, secondary school. ROBOTICKÉ STAVEBNICE NA 2. STUPNI ZŠ Abstrakt: V článku sa venujeme robotickým stavebniciam (RS) používaným na druhom stupni základných škôl. Poskytujeme prehľad RS podľa rôznych kritérií. Z nich vyberáme dve najvhodnejšie RS do tried, kde prebieha náš výskum. V článku sa nachádza i popis otestovaných aktivít s dvomi vybranými RS. V závere článku uvádzame výsledky realizovaného kvalitatívneho výskumu, podľa ktorého vyberáme jednu RS, pomocou ktorej bude pokračovať ďalší výskum. Klíčová slova: edukačná robotika, RS, druhý stupeň základnej školy. metodický materiál a vyučovacie metódy (Projekt Infovek, 2005). Podľa Cvika (2005) sa začleňovanie edukačnej robotiky do vyučovacieho procesu na Slovensku stáva realitou. Práca s RS dokáže v značnej miere podporovať rozvoj medzipredmetových vzťahov. Z doterajších výskumov vyplýva, že výskumníci spájajú robotiku (stavebnice LEGO a systém GIS) a vytvárajú aktivity na prepojenie robotiky hlavne s prírodovednými predmetmi ako matematika, fyzika (Williams a kol. (2007), Nugent a kol. (2008), Mitnik a kol (2008), Nugent a kol. (2009)). Barreto (2011) tvrdí, že 80 percent preštudovaných štúdií súvisiacich s vyučovaním robotiky sa zameriava hlavne na témy z oblasti fyziky a matematiky. Iní výskumníci a učitelia – napr. Resnick (1991) – sa snažia motivovať i študentov, ktorí sa zaujímajú o umenie. Spojenie robotiky s výtvarnou výchovou a hudobnou výchovou môže zatraktívniť edukačnú robotiku aj pre dievčatá a deti, ktoré sa nezaujímajú o prírodné vedy. Práve za týmto účelom bola vytvorená RS PicoCricket (The Playful Invention Company, 2006), ktorá sa žiaľ prestala vyrábať. V našom výskume by sme chceli pracovať s RS, ktorá žiakom umožní rozvoj ich umeleckej stránky a zvýši motiváciu pri učení sa u humanitne a spoločensky orientovaných žiakov. Naším cieľom je vybrať RS, ktorá by bola menej náročná na stavbu a programovanie.

1 Úvod Na Slovensku je od roku 2008 povinná informatická výchova už od druhého ročníka 1. stupňa ZŠ, ktorá umožňuje konceptuálne vzdelávanie študentov v oblasti digitálnej gramotnosti (ŠVP, 2011). Súčasťou tohto predmetu je i oblasť robotiky či ovládania RS, ktorých využívanie vo vyučovacom procese sa odporúča i v štátnom vzdelávacom programe (ŠVP, 2011). Ako jeden z prvých krokov pri vyučovaní s RS, ktoré musí učiteľ urobiť, je výber RS. V tomto článku predstavujeme časť nášho výskumu, ktorý pojednáva práve o výbere vhodnej RS pre druhý stupeň ZŠ. Poskytujeme stručný prehľad RS, ktoré sú dostupné na trhu a ktoré sú podľa nás vhodné pre túto vekovú kategóriu. Prehľad týchto RS je podávaný z viacerých uhlov pohľadu podľa rôznych kritérií, ktoré sledujú ciele výučby. 2 Použité výskumné metódy Teoretické východiská Záujem o využívanie RS v procese učenia a učenia sa neustále stúpa. Aktivity s RS so sebou prinášajú i potenciál pre rozvoj procesu učenia sa (Papert, 2003). Využiť robotiku vo vyučovaní však nie je jednoduché. Dôležité je uvedomiť si, že technológia sama o sebe neprináša signifikantný výsledok v rozvoji žiadaných zručností a schopností, ktoré by mali nadobúdať žiaci počas štúdia na základnej škole. Okrem technológií je potrebný i vhodný študijný plán,

96


Týmto spôsobom by sme chceli vytvoriť priestor pre spojenie edukačnej robotiky s výtvarnou výchovou a so slovenským jazykom. Výskumné metódy Realizovali sme pilotnú štúdiu, ktorá sa stala úvodom do hlbšieho výskumu realizovaného v rámci dizertačnej práce. V úvode sme sa rozhodli realizovať teoretický výskum zameraný na prieskum existujúcich RS. Na jeho základe sme vytvorili prehľad RS a kritéria pre výber RS podľa daného edukačného cieľa. Na základe kritérií sme vybrali dve najvyhovujúcejšie RS pre náš nasledujúci výskum: LEGO Mindstorms NXT a LEGO WeDo. Pričom sme sa rozhodli LEGO WeDo skombinovať nielen s WeDo Software, ale aj s programovacím prostredím Scratch. Naše rozhodnutie vyplývalo z charakteru vybranej výskumnej vzorky (piaty ročník základnej školy), na ktorej chceme realizovať aj náš dizertačný výskum. Ďalej sme viedli kvalitatívny výskum s použitím nasledujúcich metód: zúčastnené pozorovanie, fotografie, video, analýza produktov, interview s učiteľmi (Švaříček, 2007). Tieto dáta sme analyzovali a dospeli k záverom, ktoré uvádzame v závere článku.


http://jtie.upol.cz

označená „“ vtedy, ak stavebnica takúto možnosť neponúka a „“, ak takúto možnosť ponúka. Tabuľka je navyše rozdelená do piatich častí a to na Iba konštrukčné RS, Iba programovateľné RS, Pohyby kociek, Dosky a Kombinované (umožňujú konštrukciu aj programovanie a nepatria medzi Pohyby kociek alebo Dosky). Prehľad RS Názov Cena Vek K P T D Iba konštrukčné Engino $79,95 Od 6 r.    Merkur Od 70,75 € Od 7 r.    Iba programovateľné RS mOway $199 Od 12 r.    Papero Prototyp Od 7 r.    Scribler $139,99 Od 14 r.    Pohyby kociek Cubelets $ 160 Od 8 r.    Topobo $149 5 – 13 r.    $225 Dosky Arduino Od 79,90 € Od 14 r.    BoeBot $159,99 Od 14 r.    Robot Boffin 77 € Od 8 r.    750 GoGo $105,08 Od 14 r.    Board kVex 300 – 500 € Od 14 r.    Kombinované Fischer 69,95 € Od 7 r.    Technic LEGO Staršia Od 8 r.    Mindstor verzia NXT ms RCX LEGO 352,51 € Od 8 r.    Mindstor ms NXT LEGO 133,29 € Od 7 r.    WeDo OLLO $20 – Od 7 r.    $1200 Tabuľka 1: Prehľad robotických stavebníc.

3 Priebeh a výsledky výskumu Realizovaná pilotná štúdia, ako sme spomínali, je rozdelená na dve časti (teoretický výskum a kvalitatívny výskum). V prvej časti výskumu sme robili teoretický prieskum existujúcich RS vhodných na využitie vo výučbe alebo pri voľnočasových aktivitách. Našli sme sedemnásť RS, roztriedili sme ich podľa určitých spoločných znakov a zaznamenali do tabuľky. V Tabuľke 1 sa nachádzajú RS, pri ktorých je uvedený ich názov, cena, odporúčaná veková kategória a možnosť konštrukcie (K) a programovania (P). V časti Odporúčaná veková kategória sme uviedli vek, ktorý udali jednotlivé spoločnosti poskytujúcich možnosti zakúpenia RS na svojich webových stránkach. Možnosť konštrukcie RS sme rozdelili na technickú (T) a dizajnovú (D) časť. Technická časť v rámci použitia všetkých dielov RS dovoľuje postaviť len určitý počet robotických modelov. Do dizajnovej časti patria RS, s ktorá umožňuje postaviť vlastné originálne modely. Možnosť programovania uvádzame, ak k danej RS existuje programovacie prostredie. Možnosť konštrukcie a programovania s danou stavebnicou je

Na niektorých základných školách a stredných školách na Slovensku sa vo výučbe používa stavebnica LEGO Mindstorms NXT, LEGO Mindstorms RCX (Cvik, 2005). Pri voľbe správnej RS je dôležité brať do úvahy viacero faktorov a vzhľadom na to sme

97


vytvorili niekoľko kritérií (faktorov), ktoré by mohli vyučujúcim takúto voľbu uľahčiť. Kritériá výberu vhodnej RS Jedným z prvých faktorov ovplyvňujúcich výber RS a jej zaradenie do výučby je vzdelávací cieľ – v akom rozsahu by sme chceli danú RS vo výučbe využiť (v zmysle dizajnovania, konštruovania a programovania robotického modelu). Ďalším faktorom je i skutočnosť či k určitej RS existuje relevantné metodické zabezpečenie. Vyučujúci by mal pri výbere taktiež uvažovať nad primeranosťou danej RS k veku žiakov (kognitívne štádium vývinu) aj nad jej zrozumiteľnosťou. Tu sa vynárajú rôzne otázky (vzhľadom na zvolený vzdelávací cieľ) ohľadom typu programovacieho prostredia k zvolenej RS (ikonografické, či je v materinskom jazyku, ...). Prepojenie s robotickými súťažami i potenciál pre rozvoj medzipredmetových vzťahov zohráva tiež istú (motivačnú) úlohu i z pohľadu učiteľa. Ďalším významným kritériom je cena (súvisiaca aj s počtom zakúpených RS – pokiaľ je potrebných viac RS môže vzniknúť tendencia prikláňania sa k RS s nižšou cenou) a servis k vybranej RS. Tu treba zohľadňovať i kvalitu, možnosť výmeny či dokúpenia jednotlivých dielov RS. Pričom pri atraktívnej RS popri požiadavke dostupnosti stavebnice pre školu môže vzniknúť i požiadavka dostupnosti stavebnice pre rodičov, teda pre domáce použitie. Po prehodnotení všetkých doterajších kritérií alebo faktorov je potrebné získať predovšetkým ústretovosť komunity, teda nájsť podporu u zriaďovateľa, vedenia, kolegov, žiakov aj rodičov. Dané RS sme zvolili tak, aby z hľadiska vzdelávacieho cieľa dovoľovali prácu na dizajne, konštrukcií i programovaní robotického modelu – z výberu sme vylúčili Iba konštrukčné RS, Iba programovateľné RS a Pohyby kociek. RS zaradené vo vyššie uvedenej tabuľke ako Dosky síce spĺňajú podmienku konštrukcie a programovania modelu, avšak nespĺňajú požiadavky z hľadiska nášho cieľa, ktoré uvádzame v nasledujúcej kapitole. Do užšieho výberu sa dostali Kombinované RS. Tu sme brali do úvahy najskôr dostupnosť RS. Na trhu (CVIK, 2012) sú dostupné RS LEGO Mindstorms NXT a LEGO WeDo pre školy i pre rodičov. V konečnom dôsledku sme porovnávali cenu (NXT majú značne vyššiu cenu – viď tabuľku), primeranosť (WeDo spĺňajú menšiu náročnosť konštrukcie a programovania), metodické zabezpečenie, prepojenie s robotickými súťažami (NXT – FIRST LEGO League) i potenciál pre


http://jtie.upol.cz

rozvoj medzipredmetových vzťahov a obe RS spĺňali tieto kritériá v závere takmer podobne – preto sme vybrali obe RS, ktoré sme následne využili v druhej časti výskumu. Testovanie rôznych typov úvodných aktivít s rôznymi RS V druhej časti výskumu sme realizovali kvalitatívny výskum. Vybrali sme tri paralelné triedy piateho ročníka na základnej škole v Stupave. V prvej triede bolo sedem dievčat a sedem chlapcov, v druhej triede bolo šesť dievčat a sedem chlapcov a v tretej triede bolo šesť dievčat a päť chlapcov. Výber tried považujeme za vhodný kvôli možnosti vytvorenia skupín pozostávajúcich iba z dievčat, iba z chlapcov alebo kombinovane - aj z chlapcov aj z dievčat. Vo všetkých skupinách sa súčasne nachádzali dvaja výskumníci, ktorí celý priebeh hodín fotografovali, nahrávali video záznamy, prípadne jeden z výskumníkov písal terénne zápisky. Ďalší z výskumníkov dané hodiny i viedol. Vytvorili sme tri typy úvodných aktivít na prácu s RS k prvým dvom vyučovacím hodinám (jedna vyučovacia hodina trvá 45 minút). Tieto aktivity z hľadiska nášho cieľa mali spĺňať požiadavky: - Konštruktivistický a konštrukcionistický prístup. - Oboznámenie a ujasnenie si pojmu „robot“. - Nižšia náročnosť z hľadiska dizajnovania, stavby a programovania RS. Spomínané požiadavky sme stanovili aj kvôli tomu, aby sa žiaci mohli zamerať aj na umeleckú stránku robotického modelu – na vytvorenie príbehu, v ktorom by bol tento robotický model zakomponovaný ako napríklad v robotickom modeli „Plťka“ (Veselovská, 2012), robotickom modely „Mačka“ a „Torta“ (MIT Media Lab, 2007). RS LEGO Mindstorms NXT Prvý typ dvoch úvodných hodín (v jednom týždni prebiehala jedna vyučovacia hodina) je zameraný na prácu s RS LEGO Mindstorms NXT. Prvú polovicu prvej hodiny sme zahájili podobne ako odporúča (Gura, 2011) úvodným riadeným rozhovorom so žiakmi o pojme „robot“. V druhej polovici sa žiaci rozdelili do štyroch skupín (pretože si to vyžadoval obmedzený počet robotov). Každý robot bol postavený v základnom stave (typ konštrukcie

98


modelu s pripojenými senzormi, ktorého postup stavby je súčasťou súpravy k RS) a obsahoval v sebe niekoľko (štyri alebo viac) typov programov, ktoré riadili jeho správane. Úlohou žiakov bolo zistiť správanie robota po spustení programu a následne ho vysvetliť vyučujúcemu. Žiaci mali objavovať ako fungujú jednotlivé senzory pripevnené na robota (zvukový, tlakový, ultrazvukový a svetelný senzor). Druhá vyučovacia hodina bola zameraná na typ programovania NXT kocky v priamom režime – priamo pomocou tlačidiel na NXT kocke (nie pomocou softvéru k danej RS v počítači). Priamy režim obsahuje dve sady základných príkazov na ovládanie pohybu robota a ovládanie jednotlivých senzorov. Počas tejto hodiny boli žiaci rozdelení znova do rovnakých skupín ako na predchádzajúcej vyučovacej hodine. V úvode tejto aktivity jeden z výskumníkov (zároveň i vyučujúci) názorne vysvetlil žiakom programovanie v priamom režime na jednom robotovi, pričom žiaci programovali paralelne s jeho vysvetľovaním. Vysvetlený program potom spoločne každá skupina a aj vyučujúci vyskúšali. Úlohou žiakov bolo naprogramovať správanie robota podľa svojich vlastných predstáv, pričom v závere hodiny svojho robota mala každá skupina prezentovať. Teda daného robota pomenovať, vysvetliť jeho správanie a to následne demonštrovať spustením programu v priamom režime. RS LEGO WeDo Druhý typ úvodných dvoch hodín sa zameriava na prácu s RS LEGO WeDo spolu s originálnym programovacím prostredím k tejto stavebnici. Prvá hodina bola venovaná ujasňovaniu si pojmu „robot“. Žiaci sa najskôr rozdelili do piatich skupín (podľa počtu RS). Každá skupina mala za úlohu napísať na papier (jedna skupina písala na jeden papier) všetky pojmy, ktoré si spájajú s pojmom „robot“. Keďže niektorí žiaci sa dožadovali možnosti na papier aj kresliť, neskôr popri písaní kreslila na papier každá skupina (analýza vzniknutých prác bude predmetom ďalšieho výskumu). V druhej polovici hodiny sme viedli so žiakmi rozhovor a kreslili popri tom na tabuľu pojmovú mapu na základe žiackych výpovedí. V závere hodiny sa žiaci ešte päť minút zoznamovali s jednotlivými dielmi RS. Počas druhej vyučovacej hodiny mali žiaci za úlohu postaviť ľubovoľný robotický model a v závere hodiny ho prezentovať spolužiakom


http://jtie.upol.cz

(mali uviesť meno robota, vysvetliť jeho správanie a demonštrovať program). V úvode hodiny jeden výskumník vysvetlil žiakom základné informácie ohľadom stavby a programovania RS WeDo (v priebehu piatich minút). Žiaci ihneď začali pracovať so stavebnicou i s programovacím prostredím. RS LEGO WeDo + Scratch Tretí typ úvodných dvoch hodín spája výučbu s RS s prácou v prostredí Scratch. Úloha úvodnej hodiny bola rovnaká ako v predchádzajúcich dvoch triedach, teda zoznámiť a ujasniť si pojem „robot“. Žiaci sa v úvode rozdelili do skupín podľa počtu RS. Každá skupina mala za úlohu napísať na papier (jedna skupina mala k dispozícií jeden papier) rôzne pojmy k pojmu „robot“. Po pätnástich minútach jeden výskumník ukázal žiakom krátke video, v ktorom boli ukázané rôzne typy existujúcich aj vymyslených robotov. Potom mali žiaci ešte niekoľko minúť na dopisovanie papierov. V poslednej tretine hodiny sme viedli so žiakmi rozhovor, ktorého úlohou bolo vytvorenie definície k pojmu „robot“. Druhá vyučovacia hodina mala rovnaké zadanie ako v predchádzajúcej triede, ktorá pracovala tiež s RS LEGO WeDo. Avšak úvod hodiny začal navyše i vysvetlením základných prvkov na ovládanie motora v programovacom prostredí Scratch. Analýza dát Pri práci s RS LEGO Mindstroms NXT boli žiaci rozdelení do dvoch trojčlenných (tri dievčatá a traja chlapci) a dvoch štvorčlenných skupín (štyri dievčatá a štyria chlapci). Počas prvej hodiny vykazovali žiaci vysoké očakávania od správania robotického modelu (chlapec: „Robot spraví, čo mu poviem.“). Pokiaľ sa robot nesprával podľa predpokladu žiakov, napríklad nereagoval na zvuk alebo na prekážku, reakcie žiakov vyzerali: „Čo si hluchý? Čo si slepý?“. Až neskôr žiaci zistili, že robot nemusí reagovať na všetky senzory, ktoré sú súčasťou jeho konštrukcie. Pri programovaní správania robota počas druhej vyučovacej hodiny s RS pracovalo menej ako polovica žiakov (v každej skupine jeden až dvaja žiaci). Pri práci s RS sa zriedkavo striedali iný členovia skupiny. Takmer v polovici prípadov žiaci nepochopili typ a funkciu senzorov. Napríklad v trojčlennej skupine skladajúcej sa iba z dievčat, nevedeli vysvetliť, ktoré senzory si vybrali a snažili sa reagovať takmer na všetky senzory (tlieskali, stláčali tlakový senzor, zakrývali ultrasonický senzor). Tiež takmer v polovici prípadov sa objavil

99


problém s pochopením príkazov a ich postupností. Napríklad pri prezentácií správania robota v závere vyučovacej hodiny v dvoch skupinách prezentujúci vysvetľovali celkovo odlišné správanie robota ako to, ktoré robot predviedol (napríklad robot reagoval na iné senzory a iným spôsobom ako uviedli žiaci). Do aktivít s LEGO WeDo s originálnym softvérom sa zapájali skoro všetci žiaci okrem jedného chlapca z trojčlennej skupiny pozostávajúcej iba z chlapcov. Žiakom nebolo potrebné dôkladne vysvetľovať programovanie v originálnom softvéri, už pri prvom kontakte intuitívne skúšali a vedeli popísať funkciu jednotlivých ikoniek na prácu s motorom. Žiaci aktívne tvorili a rekonštruovali svoje robotické modely viac krát pričom v závere hodiny mali dostatočný priestor (10 minút), aby svoju prácu prezentovali. Pri prezentácií žiaci zaujímavo porozprávali charakteristiky svojich modelov. Napríklad vysvetľovali jeho funkciu a možné využitie v súčasnosti aj v budúcnosti. Pri práci s LEGO WeDo v spojení so Scratchom pracovali takmer všetci žiaci okrem jedného dievčaťa z trojčlennej skupiny (dve dievčatá a jeden chlapec). Skupina pozostávajúca z dvoch chlapcov postavila model, kde zapojila oba senzory z RS k počítaču a v programovacom prostredí sa vyskytla chyba. Pretože nechcel pracovať s obidvoma senzormi súčasne a nepretržite vydával pískajúci zvuk. Žiakom sme na konci prvej hodiny vysvetľovali základné príkazy na prácu s motorom a tiež aj v priebehu celej druhej hodiny (individuálne každej skupine). Žiakov zaujal kocúr na obrazovke a chvíľami skúmali i časti programovacieho prostredia. Keďže sa s týmto prostredím žiaci ešte nestretli, nové a nepreskúmané prostredie dávalo žiakom možnosť odpútavania pozornosti od konkrétnej úlohy, ktorej sa mali venovať (stavba a programovanie robotického modelu). Odôvodnenie výberu RS Rozhodli sme sa pre RS LEGO WeDo s originálnym softvérom k tejto RS (WeDo Software). Naše rozhodnutie bolo podporené i reakciami pani učiteľky (informatiky), ktorá bola prítomná na všetkých šiestich hodinách. Použitie zvolenej RS umožňovalo žiakom venovať sa v prevažnej väčšine času hlavne dizajnu a stavbe robotického modelu. Ponúkal sa im priestor taktiež pre plánovanie stavby, úvahy o mene robota (ktoré väčšina žiakov vymyslela až pri poslednom dotváraní robota) a mnohé skupiny dokonca svojho robota viackrát rozobrali a postavili odznova. Žiaci takúto zásadnu zmenu


http://jtie.upol.cz

stavby robili často a počas jednej vyučovacej hodiny zmenili model aj trikrát. Keďže žiaci mali dostatok času na viacnásobnú zmenu stavby robota, domnievame sa, že je možné spojiť prácu s vybranou RS aj s inými činnosťami, ktoré spomína Gura (2011) ako je napríklad cielené plánovanie stavby robota (zapisovanie plánu do denníka), dokumentovanie postupu plánu stavby a dizajnu robota a taktiež i programovanie robota. Pričom samotný robot bude súčasťou väčšej témy, ktorú si žiaci zvolia z ponuky poskytnutej učiteľom, ako to ukazuje i Resnick a kol. v (MIT Media Lab, 2007). Takýmto spôsobom by sme chceli spojiť s edukačnú robotiku s výtvarnou výchovou a slovenským jazykom. Kombinácia LEGO WeDo s jazykom Scratch by bola prijateľná v prípade, ak vyučujúci už pred tým pracoval so žiakmi v tomto prostredí. Scratch je možné použiť i pri úvodných hodinách s LEGO WeDo. Avšak na základe analýzy dát sme zistili, že pri zložitejších konštrukciách dochádza k obmedzeniu funkčnosti niektorých častí stavebnice. Na základe analýzy nami odučených hodín a rozhovorov s viacerými učiteľmi, ktorí pracujú so žiakmi s RS LEGO Mindstorms NXT sme dospeli k nasledujúcim záverom. Danú stavebnicu odporúčame vtedy, ak vyučujúci môže venovať robotike viacero vyučovacích hodín (viac ako 10 hodín). Pretože, ak by učiteľ chcel so žiakmi riešiť nie celkom triviálne úlohy a žiaci by mali stavať vlastné robotické modely, musia sa najskôr zoznámiť s jednotlivými dielmi RS a získať určité skúsenosti s ich stavbou (napr. tieto skúsenosti získajú po určitom počte postavených modelov podľa návodu, ....). Taktiež oboznámenie sa s programovacím prostredím pre RS LEGO Mindstorms NXT si vyžaduje dlhší čas. Počas realizovaných hodín žiaci programovali iba v priamom režime a napriek tomu sme u žiakov pozorovali nepremyslené pokusy o vytvorenie programu. Napríklad sme pozorovali, že približne každý druhý pokus o program nebol vytvorený premyslene – žiaci síce program vytvorili, ale nevedeli ako funguje a pri jeho prezentovaní nedokázali zdôvodniť správanie robota. Preto si myslíme, že pre žiakov je prínosnejšie vytvárať a skúmať programy (programy v priamom režime aj v programovacom prostredí) v priebehu dlhšieho časového rozpätia ako je jedna vyučovacia hodina. Teda v celkovom dôsledku je potrebné vyčleniť na prácu s touto RS väčší počet vyučovacích hodín (viac ako 10).

100


4 Diskusia a závery V článku sme poskytli prehľad RS, ktoré sú vhodné na prácu na druhom stupni ZŠ. Vytvorili sme zoznam kritérií ovplyvňujúce výber vhodnej RS do výučby na základnej škole. Na základe týchto kritérií sme si zvolili dve vhodné RS (LEGO Mindstorms NXT a LEGO WeDo). Jednu RS (LEGO WeDo) sme skombinovali s programovacím prostredím Scratch. K týmto RS sme navrhli tri rozdielne typy úvodných aktivít. Každý typ aktivít bol otestovaný v priebehu dvoch vyučovacích hodín. Na základe analýzy aktivít, analýzy rozhovorov s učiteľmi a cieľa nášho dizertačného výskumu sme vybrali stavebnicu LEGO WeDo, s ktorou chceme pokračovať v nasledujúcom výskume. Budúci výskum bude obsahovať ďalší prieskum, postupnú analýzu a vytvoríme taktiež sadu medzipredmetových aktivít zameraných na spojenie RS s výtvarnou výchovou a slovenským jazykom. 5 Literatura [1] BENITTI, F. (2011). Exploring the educational potential of robotics in schools: A systematic review. In Computers & Education 58 (2012) 978–988 [2] CVIK, P. 2005. Uplatňovanie učebnej pomôcky ROBOLAB v základných školách na Slovensku – výsledky výskumu. In MIF 26. ISSN 1335-7794, 2005, roč. 14, s. 143. [3] CVIK, P. 2012. EDUXE Distribútor učebných pomôcok. LEGO Education. [online]. Aktualizované 2012. Dostupné na internete: < http://www.eduxe.sk/les/>. [4] GURA, M. 2011. Getting Started with LEGO Robotics. In: ISTE, 2011. ISBN 978-1-56484298-5. [5] MIT Media Lab. 2007. New Pathways into Robotics: Strategies for Broadening Participation. [online]. 2007. Aktualizované jún 2007. Dostupné na internete: . [6] MITNIK, R., NUSSBAUM, M., SOTO, A. (2008). An autonomous educational mobile robot mediator. Autonomous Robots, 25(4), 367–382. [7] NUGENT, G., BARKER, B., GRANDGENETT, N. (2008). The effect of 4-H robotics and geospatial technologies on science, technology, engineering, and mathematics learning and attitudes. In J. Luca, E. Weippl (Eds.), Proceedings of world conference on educational multimedia, hypermedia and


http://jtie.upol.cz

telecommunications (pp. 447–452). Chesapeake, VA: AACE. [8] NUGENT, G., BARKER, B., GRANDGENETT, N., ADAMCHUK, V. (2009). The use of digital manipulatives in k-12: robotics, GPS/GIS and programming. In Frontiers in education conference, 2009. FIE ’09. 39th IEEE (pp. 1–6, 18–21). [9] PAPERT, S. (1993). Mindstorms: Children, computers, and powerful ideas (2nd ed.). New York, NY: Basic Books. [10] Projekt Infovek. 2005. Infovek: LEGO. [online]. 2005. Aktualizované 2006-12-12. Dostupné na internete: . [11] RESNICK, M. (1991). Xylophones, hamsters, and fireworks: the role of diversity in constructionist activities. In I. Harel, & S. Papert (Eds.), Constructionism. Norwood, NJ: Ablex Publishing Corporation. [12] Štátny pedagogický ústav. 2011. Štátny vzdelávací program. [online]. Bratislava: ŠPÚ v Bratislave, 2011. Aktualizované 2011. Dostupné na internete: . [13] ŠVAŘÍČEK, R – ŠEĎOVÁ, K a kol. 2007. Kvalitativní výzkum v pedagogických vedách. Praha: Portál, s. r. o., 2007. [14] The Playful Invention Company. 2006. PicoCricket: Invention kit that integrates art and technology. [online]. 2006. Aktualizované marec 2009. Dostupné na internete: . [15] VESELOVSKÁ, M. 2012. Spolupráca detí v tímoch na robotických súťažiach. [online]. Bratislava, 2012. Aktualizované 2011. Dostupné na internete: . [16] WILLIAMS, D., MA, Y., PREJEAN, L., LAI, G., Ford, M. (2007). Acquisition of physics content knowledge and scientific inquiry skills in a robotics summer camp. Journal of Research on Technology in Education, 40(2), 201–216. Mgr. Michaela Veselovská, Mgr. Karolína Mayerová Katedra základov a vyučovania informatiky Fakulta matematiky, fyziky a informatiky UK Mlynská dolina 842 48, Bratislava, SR E-mail: [email protected] [email protected] Www pracovisko: http://www.edi.fmph.uniba.s

101



BOOK REVIEWS http://jtie.upol.cz

PROJECT SCRATCH Michal MUSÍLEK Abstract: The paper focuses on a children's programming language named SCRATCH and community project with the same name. It evaluates not only its unique strengths, but also indicates some reserves. The paper presents several examples which explain how to work with an integrated development environment and create the program composited from the prepared command blocks. This is similar to work with a quality building kit. The attention is aimed at work with graphic elements "sprites" and intuitive multi-threaded programming, in which individual scripts communicate with each other via messaging. Key words: programming, algorithms, project, children's programming language, structogram, community site, social network. PROJEKT SCRATCH Resumé: Příspěvek představuje dětský programovací jazyk SCRATCH a stejnojmenný komunitní projekt, hodnotí jeho jednoznačná pozitiva, ale odhaluje i jisté rezervy. Na několika drobných příkladech ukazuje způsob práce s vývojovým prostředím, tvorbu programu jako sestavování strukturogramu z připravených příkazových kostek, které se podobá práci s kvalitní stavebnicí. Věnuje pozornost práci s grafickými prvky „sprity“ a naznačuje intuitivní vícevláknové programování, při němž jednotlivé skripty vzájemně komunikují prostřednictvím rozesílání zpráv. Klíčová slova: programování, algoritmizace, projekt, dětský programovací jazyk, strukturogram, stavebnice, komunitní web, sociální síť. 1 Programovací jazyk SCRATCH Programovací jazyk SCRATCH byl stejně jako jeho slavný předek, programovací jazyk LOGO, vyvinut na MIT (Massachusetts Institute of Technology), skupinou vedenou profesorem Mitechelem Resnickem [1]. SCRATCH vychází z jazyka LOGO, ale současně přináší celou řadu nových prvků: - dokonalou intuitivnost ovládání vývojového prostředí a sestavování programů, - lokalizace prostředí a příkazů jazyka do národních jazyků, včetně českého jazyka, - samozřejmou, implicitní vícevláknovost, - přirozenou objektovost, - SMS spojení mezi objekty, - ovládání událostmi - a zejména nahrazení nutnosti znát příkazy jazyka a jejich přesnou syntaxi skládáním programů z připravených stavebnicových prvků (kostek). Na druhou stranu je jazyk SCRATCH ve srovnání s jazykem LOGO nejen zjednodušen, ale v některých směrech také omezen. Hlavními omezeními jsou: - nemožnost vytvářet své vlastní procedury a funkce, - nemožnost používat rekurzi.

Obě výše uvedená hlavní omezení eliminuje projekt BYOB (Build Your Own Block) [2], který navazuje na SCRATCH a vyvíjí jej tým na Univeristy of California, Berkeley. Na rozdíl od SCRATCH však BYOB nemá lokalizace do národních jazyků, tj. v našem případě do českého jazyka. To je u jazyka, který by měl být vhodný pro výuku algoritmizace a programování již u žáků v mladším školním věku (7 až 12 let), dost podstatná nevýhoda. Proto se budeme nadále zabývat pouze jazykem SCRATCH. Rozhodně stojí za zmínku, že SCRATCH převzal z jazyka LOGO kompletní želví grafiku, stejně jako práci s proměnnými a seznamy, takže zkušenosti s programováním v jazyce LOGO [3] se učitelům rozhodně neztratí. Pro srovnání se podívejme na sedm výhod jazyka SCRATCH, jak je ve své diplomové práci [4] uvádí Alena Halousková, podle které jazyk SCRATCH: - patří mezi vizuální programovací jazyky, - je dostupný v české verzi, - obsahuje dostatek programátorských konceptů pro první seznámení s programováním, - je oblíbený u dětí (většinu tvůrců programů tvoři uživatelé ve věku od 10 do 20 let, - umožňuje nahrávání projektů na internet,

102


- umožňuje snadné zapojení multimédií, - je zdarma. Kolektiv vývojářů prostředí SCRATCH v článku „Scratch: Programming for All“ [5] připomíná slova Seymoura Paperta, který řekl, že programovací jazyk by měl mít nízkou podlahu (být snadný pro začátečníka) a vysoký strop (po čase by měl umožnit také tvorbu náročnějších komplexních projektů). Měl by ovšem mít také široké zdi (podporovat mnoho rozdílných typů projektů, protože mají mnoho rozmanitých zájmů a stylů učení). Současné splnění těchto tří požadavků není vůbec jednoduché, ale zdá se, že jazyk SCRATCH je v tomto ohledu velmi zdařilým produktem. 2 Project SCRATCH Jak naznačuje název článku, SCRATCH není jen programovací jazyk, ale komplexní projekt. Bonusem spojeným s programováním v jazyce SCRATCH je zejména specializovaný komunitní web a s ním spojená sociální síť. Komunitní web je stejně jako vývojové prostřední lokalizovaný, takže např. motto, či slogan komunity vesměs mladých amatérských programátorů Imagine – Program – Share je v české verzi přeloženo jako vymysli – programuj – poděl se [6]. Sociální síť umožňuje ukládání vlastních programů, stažení, prohlížení a úpravy programů kolegů, stejně jako k nim umisťovat záložky, komentovat, označovat je jako oblíbené, či dokonce milované programy. Programy (projekty) lze prohlížet přímo na webu, stačí mít webový prohlížeč s nainstalovanou podporou Java apletů. Vybrané kolegy si uživatel může označit jako přátele. Projekt SCRATCH svým přístupem ke sdílení nápadů prostřednictvím komunitního webu podporuje myšlenku tvorby Open Source Software a tento postoj potvrzuje i tím, že zdrojový kód vývojového prostředí SCRATCH je také uvolněn jako Open Source na stránkách projektu. Učitelé mají v rámci projektu své vlastní diskusní fórum, ve kterém se mohou podělit o zkušenosti s využitím vývojového prostředí ve výuce. Pro českou komunitu dětských programátorů i pro jejich učitele připravila Alena Halousková českou on-line učebnici [7] 3 Programování jako stavebnice Již v úvodu jsme se zmínili, že jednou z hlavních výhod ve SCRATCHI je sestavování programů z připravovaných kostek. Díky tomu nejen nemusíme znát tvar příkazů jazyka, počet a


http://jtie.upol.cz

význam jejich parametrů, ale současně s tvorbou programu vytváříme jeho vhodné grafické znázornění – strukturogram. Ve strukturogramech SCRATCH hraje roli jednak barva (podobně jako v klasických českých strukturogramech, pojmenovaných kopenogramy podle svých tvůrců, kterými jsou Jiří Kofránek, Rudolf Pecinovský a Petr Novák), jednak tvar jednotlivých kostek. Tvar kostky (viz obr. 1) určuje jejich základní funkci: - hranaté kostky s výstupkem a obloukovým horním okrajem pro příkazy spouštějící jednotlivé skripty (příkazy typu START), - hranaté kostky se zářezem a rovnou spodní hranou pro příkazy ukončující jednotlivé skripty (příkazy typu STOP) a nekonečný cyklus, - hranaté kostky s výstupkem a zářezem pro výkonné příkazy a řídící příkazy podmínek a konečných cyklů, - oválné kostky (tj. pruhy s kulatým levým a pravým zakončením) pro funkce vracející číselnou hodnotu, proměnné a seznamy - a šestiúhelníkové kostky (tj. pruhy se špičatým levým a pravým zakončením) pro funkce vracející logickou hodnotu (ANO/NE).

Obr 1: Skript pro ovládání pohybu sprite šipkami

103


Barva kostek popisuje, do které skupiny příkazů daný příkaz patří: - tmavě modrá označuje skupinu Pohyb, - lila (fialová) označuje skupinu Vzhled, - sytě růžová označuje skupinu Zvuk, - tmavě zelená označuje skupinu Pero, - okrová (žlutá) označuje skupinu Ovládání, - světle modrá označuje skupinu Vnímání, - světle zelená označuje skupinu Operátory - a oranžová označuje skupinu Proměnné. Ukažme si to příkladu použití příkazových kostek na scénáři, ve kterém postava (sprite, angl. skřítek, víla; implicitně však maskot programu – kocour) okamžitě reaguje na povely uživatele z klávesnice. Při stisku klávesy pro pohyb kurzoru – šipky se sprite pohybuje tím směrem, kterým míří šipka. K tomu využijeme jednu z možností skupiny Vnímání, a to logickou funkci „klávesa [název klávesy] stisknuta?“, pomocí níž zjistíme, zda je stisknuta příslušná klávesa pro pohyb kurzoru (šipka nahoru, dolů, vlevo, či vpravo). Tuto logickou podmínku jednoduše vsuneme do místa označeného šestiúhelníkovým výřezem v příkazové kostce podmínky Pokud. 4 Vybíráme, či malujeme sprite Jak dostat na scénu nové sprity a umožnit vícevláknové programování, kdy si každá postava (sprite) žije podle svého vlastního scénáře? Nejjednodušší je vybrat si nainstalovaný sprite z nabídky. Klikneme na prostřední tlačítko vedle nápisu „Nový sprite“ a otevře se nám dialog nabízející lidi (people), zvířata (animals), věci (things), písmena (letters), postavy pohádek a bájí (fantasy) a dopravní prostředky (transport). Mezi dopravními prostředky nechybí létající koberec, helikoptéra, či plachetnice (viz obr. 2). Vyberme si třeba zelené auto.


http://jtie.upol.cz

sedí v autě a řídí ho (viz obr. 3). Po kliknutí na auto se auto rozjede, přejede celou scénu a téměř zmizí za jejím okrajem (viz obr. 4). Kocour si toho všimne v okamžiku, kdy auto dorazí k okraji scény, a rozběhne se za ním. Ve skutečnosti ovšem využijeme rozesílání zpráv. Auto v okamžiku, kdy se dotkne okraje scény rozešle zprávu „jedu“ (zpráva se rozešle všemi spritům na scéně, ale jen některé na ni mají naprogramovanou reakci). Kocour se ihned po obdržení zprávy „jedu“ (viz. obr. 5) rozběhne za autem, ale když „vidí“, že už ho nedohoní, zastaví zhruba uprostřed scény.

Obr 3: Scénář s kocourem dohánějícím auto

Obr 4: Skript pro pohyb zeleného auta

Obr 5: Skript pro pohyb kocoura Obr 2: Dialog pro výběr sprite z nainstalovaných K levému okraji scény umístíme auto a za něj kocoura tak, aby to vypadlo, jako když kocour

Nové sprity je možné kreslit v jednoduchém editoru obrázků přímo ve vývojovém prostředí SCRATCH, nebo je možné je vytvořit v libovolném grafickém editoru, který umožní

104


ukládání ve formátu PNG, nebo GIF s průhlednou barvou. Důležité je uložit nakreslené obrázky do vhodné složky ve struktuře instalačních složek programu (při standardní instalaci prostředí SCRATCH jde o složku C:\Program Files (x86)\Scratch\Media\ Costumes). Pokud nemáme výtvarné nadání, můžeme si vyhrát i s jednoduchými geometrickými tvary. V následujícím příkladu využijeme kruhové výseče (přesněji řečeno čtvrtkruhy – viz obr. 6) různých barev (modrá, červená, světle zelená a okrová) a vyzkoušíme si, jak funguje rozesílání zpráv pro větší počet spritů.


http://jtie.upol.cz

jim lze dát rozmanité tvary a pomocí komunikace mezi sprity koordinovat jejich vzájemné pohyby.

Obr 8: Úvodní instrukce scénáře - kocour vybízí k zamíchání permutačního hlavolamu

Obr 6: Scénář s kocourem a rotujícím míčem Po kliknutí na sprite kocoura se vyšle zpráva „rotujte“. Na tuto zprávu reagují všechny čtvrtkruhy otočením o 360° (viz obr. 7). Protože střed otáčení čtvrtkruhů je umístěn ve středu kruhu, z kterého vznikly, působí celek jako rotující míč.

Obr 7: Skript pro rotaci jedné kruhové výseče Stejný princip rotace a posílání zpráv je využit u permutačního hlavolamu, který naprogramoval v prostředí SCRATCH autor tohoto článku. Na komunitním webu jej najdete pod označením mim3permutationteaser. K vytváření hlavolamů složených s dílků je vývojové prostředí projektu SCRATCH ideálním nástrojem, protože grafické prvky představující dílky lze snadno nakreslit v různých bitmapových grafických editorech, s využitím průhledné barvy

Permutační hlavolam umí jednotlivé kruhové výseče náhodně promíchat (míchání se spustí kliknutím na sprite kocoura - viz obr. 8), takže výchozí pozice je pokaždé jiná (příklad výchozí pozice lze vidět na obr. 9). Úkolem řešitele je seřadit barvy výsečí tak, jak naznačují barevné proužky nad oblouky ložisek. Povolené tahy jsou vyvolány stiskem následujících numerických kláves: - klávesa „1“ znamená rotaci levého kruhu proti směru hodinových ručiček, - klávesa „2“ znamená rotaci kruhu uprostřed hlavolamu proti směru hodinových ručiček, tento kruh vznikne při vzájemném posunu ložisek, při kterém současně dočasně zanikne levý a pravý kruh, - klávesa „3“ znamená rotaci pravého kruhu proti směru hodinových ručiček, - klávesa „4“ vyvolá vzájemný posun ložisek, a to horního vlevo a spodního vpravo, - klávesa „6“ vyvolá vzájemný posun ložisek, a to horního vpravo a spodního vlevo, - klávesa „7“ znamená rotaci levého kruhu ve směru hodinových ručiček, - klávesa „8“ znamená rotaci kruhu uprostřed hlavolamu ve směru hodinových ručiček, tento kruh vznikne při vzájemném posunu ložisek, při kterém současně dočasně zanikne levý a pravý kruh, - klávesa „9“ znamená rotaci pravého kruhu ve směru hodinových ručiček. Vysvětlováním jednotlivých skriptů patřících prvkům permutačního hlavolamu by se tento článek neúměrně prodlužoval. Přitom kompletní kód všech skriptů je veřejně přístupný, jak je

105


v projektu SCRATCH zvykem, na webu http://scratch.mit.edu/. Stačí do vyhledávacího okénka napsat řetězec „mim3permutationteaser“, vyhledat příslušný program, načíst si jej do své instalace vývojového prostředí a kód skriptů prostudovat.

Obr 9: Pokračování scénáře – hlavolam je již zamíchán a kocour vybízí k jeho řešení 5 Závěr Tento stručný přehled vlastností moderního dětského programovacího jazyka SCRATCH může někomu připadat nesystematický, snad i trochu chaotický. To je ale typický atribut jazyka SCRATCH, jehož název odkazuje na diskžokeji používané skrečování, tedy na první pohled chaotické, trhavé pohyby gramofonovou deskou, při nichž jehla nesnímá originální záznam přesně, ale zkresleně, útržkovitě a z těchto útržků skládá novou hudební kvalitu. Podobným způsobem skládají programátoři skript nejen z připravených kostek, ale také z útržků skriptů kolegů z komunity, ze spritů, které našli v instalaci, nebo sami vytvořili, z kousků fotografií, které sami vyfotografovali. Někoho přilákají chytré algoritmy, jiného efektní obrázky, či zvuky. Je to programování? V každém případě zde vytvářejí malí i větší programátoři své vlastní skripty, své animace, příběhy, hry, nebo hlavolamy. Konstruují nejen


http://jtie.upol.cz

konkrétní program, ale vytvářejí si ve své mysli konkrétní představu pojmů algoritmus a program. O výsledky své práce se dělí s ostatními členy komunity. To jsou bezpochyby cenné přínosy projektu SCRATCH. 6 Literatura [1] COLLECTIVE. Getting started with SCRATCH version 1.4. 1st ed. Lifelong Kindergarten Group, MIT Media Lab, Cambridge (Massachusetts): 2009. 14 p. [2] MÖNIG, Jens – HARVEY, Brian. BYOB 3.1 – Build Your Own Blocks [online]. Berkeley University of California. [cit. 2012-09-01] Dostupné z: < http://byob.berkeley.edu/> [3] LE COQ, L. XLOGO: Reference Manual. 1st ed. XLOGO Comunity: 2009. Translation: G. Walker. 145 p. [4] HALOUSKOVÁ, Alena. Učebnice programovacího jazyka Scratch [online]. Brno, 2013 [cit. 2013-02-18]. Diplomová práce. MU, Fakulta informatiky. Vedoucí práce Tomáš Pitner. Dostupné z: . [5] RESNICK, Mitchel et al. Scratch: Programming for All. Communications of the ACM, November 2009, Vol. 52 No. 11, p. 60 – 67, DOI: 10.1145/1592761.1592779 [6] KOLEKTIV. SCRATCH – vymysli – programuj – poděl se [online]. Lifelong Kindergarten Group at the MIT Media Lab. [cit. 2012-09-01] Dostupné z: [7] HALOUSKOVÁ, Alena. Učebnice jazyka Scratch [online]. Praha, 2012 [cit. 2013-02-18]. Dostupné z: . PhDr. Michal Musílek, Ph.D. Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta UHK Rokitanského 62 500 03, Hradec Králové, ČR Tel: +420 493 332 403 E-mail: [email protected] Www pracoviště: www.uhk.cz

106



OTHER ARTICLES http://jtie.upol.cz

METHODOLOGY ARCHITECTURE FIRST Rudolf PECINOVSKÝ Abstract: The set of tasks solved by computers increases all the time. There are also programming tasks among them. The area, which still resists to automation, is a design of a good architecture. However, most of the current methodologies do not reflect this trend and teach primarily how to write a program in some programming language. The methodology Architecture First turns it up and starts with teaching the architecture. The paper introduces this methodology and explains its basic principles. Key words: architecture, Architecture First, Design Patterns First, education, methodology, OOP, programming METODIKA ARCHITECTURE FIRST Resumé: Množina úloh, které již není třeba programovat, protože je umí naprogramovat nějaký generátor kódu, se stále rozšiřuje. Oblastí, která automatizaci stále vzdoruje a ještě nějakou dobu jí vzdorovat bude, je návrh architektury programu. Většina používaných metodik výuky však stále klade důraz především na výuku kódování. Příspěvek seznamuje se základními principy metodiky výuky Architecture First, která ukazuje, jak vychovávat programátory, které automaty ještě dlouho nenahradí. Klíčová slova: architektura, metodika Architecture First, metodika Design Patterns First, metodika výuky, OOP, výuka programování

1 Úvod Oblast úloh, které programátor nemusí řešit, protože je za něj umí vyřešit nějaký hotový program, se stále rozšiřuje. Nejprve jsme přešli od strojového kódu k vyšším programovacím jazykům, pak jsme začali využívat rozsáhlé knihovny, v současné době se stále častěji uplatňují nejrůznější generátory kódu. Oblastí, která však automatizaci stále vzdoruje, je návrh kvalitní architektury. S obdobným problémem se setkáváme i při rozhovorech se zástupci firem. Ti si stěžují, že většinu absolventů škol může zaměstnat tak nejvýše jako kodéry a že jejich týmům chybějí dobří architekti. Řada autorů již ve svých pracech ukázala, že styl programování, který se studenti naučí jako první, na dlouhou dobu ovlivňuje jejich práci a způsob návrhu programů ([5], [9], [12], [18]). To ale neplatí pouze o změně paradigmatu, např. při přechodu ze strukturovaného programování na programování objektově orientované. Stejný efekt pozorujeme i ve chvíli, když studenty, kteří už umějí vytvořit středně složité programy, začneme učit, jak navrhovat architekturu těchto programů. Když takovýto student dostane nějaké zadání, většinou začne poměrně záhy přemýšlet nad tím, jak by tu či onu funkcionalitu zakódoval, a architekturu celého

projektu podřizuje způsobu jeho zakódování do použitého programovacího jazyka. Nabízí se proto myšlenka začít respektovat pedagogickou zásadu ranního ptáčete a upravit výuku programování tak, abychom studenty začali nejdříve učit to nejdůležitější – návrh architektury. Pro zakódování navrženého programu pak využít nějaký generátor kódu a zařadit výuku kódování (tj. zápisu programů v nějakém programovacím jazyce) až ve chvíli, kdy složitost našich programů překročí možnosti dostupných generátorů kódu.

2 Současný stav Většina používaných metodik začíná výuku programování výukou zápisu programu v kódu nějakého programovacího jazyka. Metodika Object First sice přišla s myšlenkou začít výuku vysvětlením základního chování objektů v diagramu tříd ([1], [8]), avšak její autoři si bohužel neuvědomili genialitu a dosah této myšlenky umožňující pokračovat ve výkladu architektury, a ve svých učebnicích velice rychle sklouzávají ke klasickému přístupu. Autoři této metodiky vyvinuli vývojové prostředí BlueJ, které je vybaveno jednoduchým generátorem kódu, a umožňuje proto zůstat se studenty delší dobu v hladině architektury a definici jednodušších programů nechat na

107


bedrech používaného vývojového prostředí ([1], [10]). Bohužel, potenciál tohoto prostředí ve svých učebnicích prakticky nevyužívají a po základním architektonickém úvodu sklouzávají do úrovně kódu.

6

Metodika byla původně zveřejněna pod názvem Design Patterns First [17], ale v průběhu dalšího vývoje si autor uvědomil, že časný výklad návrhových vzorů je pouze důsledkem celkového zaměření na časný výklad architektury, a proto metodiku přejmenoval.

http://jtie.upol.cz

1. První etapa probíhá v interaktivním režimu,

kdy veškerý kód vytváří generátor, jenž je součástí použitého vývojového prostředí. 2. Druhá etapa přechází do textového režimu, v němž si studenti opakují látku první etapy a učí se zapsat programy, které v první etapě vytvářel zmíněný generátor. 3. Ve třetí etapě se pak studenti seznamují s náročnějšími konstrukcemi, které jsou za hranicemi schopností použitého generátoru. 4. Ve čtvrté etapě se studenti seznámí se základními algoritmickými konstrukcemi a naučí se je používat ve svých programech.

3 Základní principy metodiky Architecture First Opakované stížnosti podniků na znalosti standardních absolventů škol vedly autora příspěvku k tomu, že vyvinul metodiku výuky Architecture First 6, která zavedené postupy obrací. Metodika se řídí pedagogickou zásadou ranního ptáčete (early bird pattern), která říká ([3], [4]): “Organize the course so that the most important topics are taught first. Teach the most important material, the “big ideas”, first (and often). When this seems impossible, teach the most important material as early as possible.” Rozhodneme-li se učit především tvorbu architektury, protože víme, že následné kódování přebírá na svá bedra z větší a větší míry počítač, měli bychom základní architektonické zásady učit co nejdříve, a principy kódování učit až následně jako jeden ze způsobů realizace navržené architektury. Metodika Architecture First proto nejprve se studenty probírá základní principy budování architektury objektově orientovaných programů, a teprve poté, co tyto principy studenti vstřebají, pokračuje výkladem způsobu, jak lze navržený program zakódovat. Někteří z vás možná namítnou, že takto postupuje řada kurzů. Hlavní rozdíl je ale v tom, že většina kurzů zůstává při svém výkladu architektury v teoretické rovině, kdežto metodika Architecture First využívá při počátečním výkladu interaktivních schopností použitého vývojového nástroje, a zejména pak jeho schopnosti vytvořit program realizující předvedenou činnost. Studenti tak mají možnost jednodušší návrhy ihned realizovat, aniž by se museli rozptylovat pravidly syntaxe použitého programovacího jazyka. Výuka v úvodních kurzech programování aplikujících tuto metodiku proto probíhá ve čtyřech etapách ([14]):


4 První etapa Jak bylo řečeno, v první etapě pracujeme se studenty v interaktivním režimu, v němž student vystupuje jako jeden z objektů programu. Tento „objekt“ posílá ostatním objektům (včetně objektu vývojového prostředí) zprávy. Prostřednictvím zasílání zpráv student aktivuje ostatní objekty, sdělí jim, co mají dělat, a ukáže tak vývojovému prostředí, jak se má navržený program chovat. Vývojové prostředí pak na požádání vytvoří program (definuje metodu), který předvedenou činnost zopakuje. Student vlastně pracuje v podobném režimu, v jakém se v některých programech vytvářejí jednoduchá makra. Protože se studenti v první etapě vůbec nezabývají zakódováním navrženého programu, nejsou rozptylování syntaktickými pravidly použitého jazyka a mohou se soustředit především na vysvětlovanou architekturu a probírané architektonické principy. To nám umožnuje již na začátku výuky vysvětlit a názorně předvést, jak fungují takové základní konstrukce, jakými jsou skládání objektů, implementace rozhraní, dědění rozhraní i dědění implementace, potřeba zavedení abstraktních tříd a jejich základní vlastnosti a některé další konstrukce.

5 Co v první etapě vykládáme První etapu začínáme výkladem všeobecné povahy objektů, při němž studentům vysvětlíme, že v OOP je objektem vše, co můžeme nazvat podstatným jménem. V důsledku toho zařadíme mezi objekty nejenom takové abstraktní pojmy, jako spojení, přerušení, výpočet, barva, směr či krása, ale současně si vysvětlíme, že objektem je i třída, přestože to řada učebnic popírá. V tom nám pomáhá vývojové prostředí, v němž můžeme předvést, že s objektem třídy se v interaktivním

108


režimu pracuje naprosto stejně, jako s objekty jejích instancí. Nosným tématem první etapy je práce s rozhraními a interfejsy, která je základem moderního programování, a přitom s nimi značná část absolventů škol pracovat neumí. Umějí implementovat definovaný interfejs, ale neumějí správně odhadnout, kdy by měli v projektu definovat interfejs vlastní. Navíc si často neuvědomují, že rozhraní je daleko obecnější pojem než interfejs. První etapa se jim proto snaží přiblížit skutečný význam a použití obou pojmů v současných programech. Jakmile studenti pochopí význam pojmů rozhraní a interfejs, je logickým pokračováním výklad návrhových vzorů ([15]), a to jak těch, které s interfejsem nepracují (Knihovní třída, Jedináček, Prázdný objekt, Přepravka, Výčtový typ), tak samozřejmě i těch, v nichž je použití interfejsu (případně jeho náhražky v jazycích, které interfejs nezavádějí) jejich základním


http://jtie.upol.cz

stavebním kamenem (Služebník, Prostředník, Pozorovatel/Posluchač/Vydavatel-Předplatitel). Během této interaktivní etapy můžeme vysvětlit a předvést dokonce i některé architektonické principy (programování proti rozhraní, minimalizace provázanosti, inverze řízení). Studenti se zde naučí pracovat s rozhraním, uvědomí si jeho primární účel (degradovaný v řadě učebnic na náhražku násobné dědičnosti). Naučí se vnímat jeho funkci v rámci architektury projektu. Na konci etapy vysvětlujeme rozdíly mezi třemi typy dědění a na výklad dědění typů, který jsme jako jediný doposud používali, navážeme výkladem dědění implementace zahrnujícím i výklad abstraktních tříd a jejich opodstatnění v programu. Na konci první etapy pracujeme s projektem, jehož složitost řádově odpovídá složitosti projektu na obrázku 1.

Obr 1: Příklad projektu, s nímž se pracuje na konci první etapy

6 Práce v interaktivním režimu Práce v interaktivním režimu, při něm jakoby ignorujeme nutnost zakódování navržených konstrukcí, má své výhody:  Studenti začátečníci se nerozptylují syntaktickými pravidly použitého jazyka a mohou se soustředit na vysvětlované architektonické konstrukce.  Pokročilí studenti mají výrazně ztíženou možnost překlopit své uvažování do hladiny

kódu a musejí uvažovat v architektonických termínech. Je zajímavé pozorovat, jaký vliv má na pokročilé studenty nutnosti používat generátor kódu. Na počátku je jim totiž jasné, jak by tu či onu konstrukci zapsali a snaží se proto generátor kódu obcházet. Cokoliv, co vyučující řekne, si ihned přeloží do kódu a jistou dobu proto jedou na jakési paralelní rovině, protože jejich dosavadní zkušenost jim občas vnucuje modifikovat

109


obdrženou informaci, takže si pak zapamatují něco jiného, než co jim vyučující říkal [5]. S pokračujícím výkladem se však studenti postupně učí vnímat program jinýma očima a uvědomují si, že skutečně objektově orientovaný pohled na zpracovávaný program je přece jenom poněkud odlišný od toho, na jaký byli ze své dosavadní praxe zvyklí. Převod studentů zvyklých na klasické strukturované programování (byť v objektově orientovaném jazyce) bychom mohli přirovnat k postupu, který na přelomu 70. a 80. let minulého století použil Richard E. Pattis, když svým studentům zvyklým z domova na programování v jazyku Basic, představil robota Karla s jeho omezenými možnostmi [11].

7 Kurzy pro manažery Výklad základních architektonických principů s demonstracemi a praktickými ukázkami v interaktivním režimu je použitelný i pro manažery, kteří chtějí získat základní informace o tvorbě programů, aby je pak jejich či dodavatelovi programátoři nemohli, jak se lidově říká, „opít rohlíkem“ ([16]). S výhodou se používá i u programátorských týmů pracujících podle agilních metodik, které doporučují, aby se členem vývojového týmu stal zástupce zákazníka ([2]). Typický zástupce zákazníka se sice nechce programovat, ale na druhou stranu bývá ochoten komunikovat s týmem v prostředí diagramů objektů, případně diagramů tříd, a oponovat navrhované chování programu na úrovni, které je mnohem blíže kódu, než tomu bývá bez použití interaktivního režimu.

8 Druhá etapa V programátorských kurzech přecházíme po vysvětlení základních architektonických konstrukcí do druhé etapy výuky, v níž studenti znovu procházejí předchozí látku a učí se zakódovat programy, které za ně v první etapě kódoval generátor v použitém vývojovém prostředí. V této etapě se studenti učí syntaktická pravidla a základní programové konstrukce použitého jazyka, aniž by se přitom museli rozptylovat návrhem požadovaného programu. Program již mají navržen z první etapy a nyní si pravidla jeho návrhu pouze opakují. Toto opakování je velice potřebné, protože studenti si v první etapě často správně nezapamatují přesný význam některých vysvětlovaných pojmů. Tento problém se projeví zejména u studentů s předchozími


http://jtie.upol.cz

programátorskými zkušenostmi, kteří si (jak již bylo výše zmíněno) zapamatují řadu předávaných informací zkresleně, protože daná informace neodpovídá přesně jejich předchozím zkušenostem získaným při práci v jiném paradigmatu, a jejich mozek ji proto podvědomě přizpůsobí dosavadním zkušenostem [5]. Základním pravidlem druhé etapy ale je, aby studenti při práci s kódem nezapomněli na architektonický přístup k řešení problému a neutopili se v kódu, jak to bývá u většiny programátorů obvyklé. Důležité je, aby studenti nadále dokázali program nejprve navrhnout v architektonické hladině a teprve následně přejít k jeho kódování. V druhé etapě se ale neproberou všechny konstrukce z první etapy. V této etapě ještě nevysvětlujeme dědění implementace, protože jeho příliš časný výklad svádí studenty k zneužívání této konstrukce a po výkladu dědění implementace si studenti navíc obtížně osvojují programové konstrukce, které by mohly dědění implementace nahradit. Druhá etapa proto končí výkladem práce s balíčky (jmennými prostory), po němž je vhodně přejít na profesionální vývojové prostředí. Postupy i metodiky výuky použité v první a druhé etapě jsou důsledně aplikovány v učebnici [14].

9 Třetí etapa Jak bylo naznačeno, ve třetí etapě opouštíme výukové prostředí a přecházíme na profesionální prostředí, které nám umožňuje s přiměřenou námahou navrhovat rozsáhlejší projekty. Navíc se studenti seznámí s některým z prostředí, která se v praxi opravdu používají. V této etapě se dále prohloubí výklad architektonických principů, který je nyní už prokládán výkladem konkrétní realizace potřebných programových konstrukcí. Pokračuje se dalšími návrhovými vzory, především pak těmi, které nabízejí alternativní řešení úloh, jež bývají většinou řešeny jinak, i když toto „jiné“ řešení není optimální. Mezi těmito vzory vyčnívají především návrhové vzory Stav, Adaptér a Dekorátor. Návrhový vzor Stav je třeba studentům představit dříve, než se seznámí s podmíněným příkazem. Pokud se totiž studenti naučí nejprve pracovat s podmíněným příkazem, odmítají používat návrhový Stav i v situacích, kdy je jeho použití mnohem vhodnější. Pokud obrátíme

110


pořadí výuky, umějí daleko lépe odhadnout, který postup je v dané situaci vhodnější. Návrhový vzor Dekorátor je pro změnu vhodné vysvětlit před tím, než se seznámí s děděním implementace. Včasné vysvětlení tohoto vzoru má dvě výhody:  Znalost návrhového vzoru Dekorátor výrazně napomáhá pochopení různých vlastností dědění implementace, protože jim lze vždy ukázat ekvivalentní chování odpovídajícího dekorátoru a studenti pak mnohem lépe pochopí, proč se vysvětlovaná konstrukce chová právě takto.  Pokud si před probíráním dědičnosti studenti tento vzor dostatečně osvojí, jsou pro ně pak dědičnost a dekorace dvě více méně rovnocenné varianty řešení a mohou se mezi nimi kvalitněji rozhodnout. Při obráceném postupu výkladu studenti častěji volí dědičnost i v situacích kdy její použití není vhodné. Po probrání výše uvedených vzorů můžeme přistoupit k vysvětlení dědění implementace se všemi jeho vlastnostmi a záludnostmi. Takto pozdě zařazený výklad dědění implementace umožní, aby studenti dostatečně zažili, jak lze různé problémy řešit bez něj, a přijali dědění implementace jako další užitečnou konstrukci a ne jako klíčovou konstrukci, které se vše přizpůsobuje. Navíc nám dříve vysvětlený vzor Dekorátor umožní emulovat chování dědění implementace za pomoci dříve vysvětlených a osvojených konstrukcí, takže pak studenti nepokládají některé rysy dědění za nějakou skrytou magii. Díky tomuto přístupu můžeme studentům názorně vysvětlit a na příkladech názorně předvést i některé nestandardní rysy a vlastnosti dědění implementace, jejichž probrání se standardně koncipované učebnice většinou vyhýbají. Návrhový vzor Adaptér nám po probrání dědění implementace umožní studentům předvést možné řešení různých úloh, které se v praxi relativně často vyskytují, ale učebnice se jim moc nevěnují – např. jak lze v projektu definovat dvě relativně nezávislé hierarchie dědičnosti. Vedle dědění implementace se ve třetí etapě vysvětlují i lambda-výrazy, které se nacházejí na pomezí mezi algoritmickými a architektonickými konstrukcemi. Po seznámení s lambda-výrazy se studenti seznámí se základními kolekcemi a


http://jtie.upol.cz

naučí se s nimi pracovat s využitím interních iterátorů a lambda výrazů. I ve třetí etapě se, stejně jako ve druhé, snažíme, aby se studenti soustředili především na architekturu navrhovaných aplikací. Příklady řešené v této etapě nevyžadují návrh nějakých složitých algoritmů, ale řeší se většinou především v architektonické rovině. Jedinou algoritmickou konstrukcí, která se v prvních třech etapách výuky používá, je posloupnost příkazů. Výklad zbylých algoritmických konstrukcí je součástí čtvrté etapy. Rozdíl mezi klasickým a zde probíraným přístupem je patrný zejména při porovnání programů navržených při výuce podle metodiky Architecture First s programy, které řeší stejný problém podle klasických postupů, a které jsou proto v řadě případů složitější a obtížněji modifikovatelné.

10 Čtvrtá etapa Jak už bylo naznačeno, až do této chvíle se studenti nesetkali s algoritmickými konstrukcemi, jakými jsou podmíněné příkazy, cykly a rekurze. Při řešení dosavadních úloh je totiž nepotřebovali, přestože to v řadě případů byly úlohy netriviální. Ve čtvrté etapě se začneme trochu více soustředit na kód a tyto základní algoritmické konstrukce si vysvětlíme. Studenti se postupně seznámí s alternativní možností řešení dosavadních úloh prostřednictvím algoritmických konstrukcí. Protože už mají přechozí, „architektonické“ řešení již (alespoň částečně) osvojené, mohou se v praxi kvalifikovaně rozhodnout, které řešení je v té které situaci výhodnější. Výhodou přístupu metodiky Architecture First je to, že při obráceném postupu, tj. při prvotním seznámení s kódem a algoritmickými konstrukcemi a teprve následném seznamování a architektonickou alternativou řešení různých úloh, nepovažují studenti obě alternativy za rovnocenné. Jakmile jednou zvládnou algoritmické konstrukce, budou jim architektonické alternativy připadat ve školních příkladech zbytečně složité, a nesáhnou proto po nich ani v příkladech, kdy je jejich volba výhodná. Postupy i metodiky výuky použité v třetí a čtvrté etapě jsou důsledně aplikovány v učebnici [13].

111


11 Grafické zobrazení algoritmů Ve čtvrté etapě se setkáme i s potřebou použít poněkud složitější algoritmy než ty, s nimiž se studenti setkali v průběhu první až třetí etapy, v nichž se výklad soustředil především na architekturu navrhovaných programů. Většina současných učebnic programování se soustřeďuje především na výklad syntaxe jazyka a používání dostupných knihoven. Algoritmické dovednosti programátorů přitom nijak nerozvíjí. Přiznejme si, že v současné době, v níž se stále množí nejrůznější frameworky a generátory kódu, začíná programování připomínat práci se stavebnicí, při níž je důležité pouze umět vhodně propojit jednotlivé prvky. Jednou za čas se však i řadový programátor setká s poněkud složitějším algoritmem, který musí pochopit. K tomu je vhodné použít nějaký grafický nástroj. Dříve se algoritmy zakreslovaly prostřednictvím vývojových diagramů, které ale sváděly programátory k používání nestrukturovaných konstrukcí a dalších programátorských obratů, jež v současné době považujeme za nečisté. Později je proto začaly (alespoň na některých univerzitách a v některých firmách) nahrazovat Nassi-Schneidermanovy diagramy. Ty sice bránily používání konstrukcí, které jsou v rozporu se zásadami strukturovaného programování, ale zase zaváděly používání šikmých čar, které poněkud komplikovaly zápis výrazů, podle nichž se rozhoduje.


http://jtie.upol.cz

V současné době se většinou dává přednost používání UML diagramů v nichž se k zápisu algoritmů používají diagramy aktivit, které jsou odvozeny z původních vývojových diagramů se všemi jejich nectnostmi. Metodika Architecture First doporučuje používat pro zobrazení složitějších algoritmů kopenogramy ([7] – viz obrázek 2). Algoritmy se sice dále zapisují v kódu použitého jazyka, ale vývojové prostředí je vybaveno zásuvným modulem (pluginem), který na požádání zobrazí kopenogram označené metody ([6]). Výhodou kopenogramů oproti vývojovým diagramům a diagramům aktivit je jejich jednoznačná preference strukturovaných konstrukcí. Kopenogramy sice umožňují v případě potřeby zobrazit i nestrukturované konstrukce, ale porušení zásad strukturovaného programování je v nich jasné a zřetelné. Výhodou kopenogramů oproti Nassi-Schneidermanovým diagramům je absence šikmých čar a jednoznačný, předem daný význam jednotlivých barev, který výrazně zvyšuje vypovídací schopnost diagramů i při pohledu ze vzdálenosti, z níž ještě není možné přečíst obsah jednotlivých bloků. Zobrazení kopenogramu zadané metody využijeme především při vysvětlování složitějších algoritmických konstrukcí a při hledání chyb ve složitějších metodách.

112



http://jtie.upol.cz

Obr 2: Ukázka metody zakreslené prostřednictvím kopenogramů

12 Úlohy, které ještě čekají na řešení V diskusi k první etapě výuky byly zmíněny problémy, které mají zkušenější studenti se změnou své orientace na nové paradigma. S ještě intenzivnějšími problémy se setkáváme u profesionálních programátorů, kteří přecházejí do přeškolovacích kurzů objektově orientovaného programování. Bohužel se ukazuje, že obdobné problémy mají i studenti, kteří sice prošli kurzy objektově orientovaného programování, ale nenaučili se objektově myslet, takže je firmy posílají do našich přeškolovacích kurzů. Obě tyto skupiny vytvářejí typické strukturované programy v objektově orientovaných jazycích s občasným, často i formálním, použitím objektových konstrukcí. Když je to potřeba, umějí implementovat interfejs, ale mají velký problém odhadnout, ve kterých situacích by bylo výhodné navrhnout interfejs vlastní. Jako účastníci přeškolovacích kurzů považují tito programátoři počáteční práci v interaktivním režimu za zbytečné zdržování. Následně pak ale přiznávají, že si až dodatečně uvědomili, jak moc se toho v této etapě naučili. Dalším společným rysem značné části současných programátorů je to, že nedokáží přemýšlet v hladině architektury. Typický programátor dostane zadání a jeho mozek

okamžitě přepne do hladiny kódu a on začne přemýšlet, jak by zadání zakódoval. Jejich architektonické myšlení je proto svázáno s jejich schopností kódovat a ve svých programech proto používají pouze takové konstrukce, o nichž dopředu vědí, jak je zakódovat. Sémantická mezera, kterou se snaží objektově orientované programování odstranit nebo alespoň výrazně zmenšit, je u těchto programátorů většinou zachována v původní, „předobjektové“ velikosti. Hlavním výzkumným úkolem budoucího vývoje metodiky Architecture First je proto nalezení způsobů, jak co nejefektivněji přeškolit na objektové paradigma ty, kteří již mají s programováním své zkušenosti a domnívají se, že OOP je pouze nějaký nový název pro to, co oni už dávno znají.

13 Závěr Článek nastínil některé problémy, s nimiž se potýká současná výuka programování, a seznámil se základními charakteristikami metodiky Architecture First, která se snaží těmto problémům předcházet a vychovávat programátory, kteří budou mít co nejlepší uplatnění v budoucí praxi. Metodika rozděluje výuku programování do čtyř etap, přičemž první etapa je užitečná i pro ty, kteří nechtějí pracovat jako programátoři – např. manažeři objednávající softwarová řešení nebo

113



http://jtie.upol.cz

zákazníci, kteří se podle agilních metodik stávají Information Technology in Computer Science členy programátorských týmů. Education (ITiCSE 2001), Canterbury, 2001. První tři etapy výuky podle této metodiky se [9] ENTWISTLE, N. 2007. Conceptions of soustřeďují především na architektonické řešení learning and the experience of understanding: problémů. V první etapě se vše řeší čistě v Thresholds, contextual influences, and architektonické rovině a o vytvoření programu na knowledge objects. In Reframing the Conceptual základě navržené architektury se stará generátor Change Approach in Learning and Instruction. S. kódu, který je součástí vývojového prostředí. Vosniadou, A. Baltas, and X. Vamvakoussi Eds., Druhá etapa opakuje látku probranou v první Chapter 11, Elsevier, Amsterdam, The etapě, avšak studenti se v ní učí zakódovat vše, Netherlands. co za ně v první etapě vytvářel generátor. Třetí [10] KÖLLING, M., Teaching Object Orientation etapa pokračuje výkladem architektonických with the Blue Environment, Journal of Objectkonstrukcí, jejichž realizace byla za hranicemi Oriented Programming, Vol. 12 No. 2, 14-23, možností použitého generátoru kódu. Čtvrtá 1999. etapa uzavírá výuku výkladem algoritmických [11] PATTIS R. E.: Karel the Robot: A Gentle konstrukcí, přičemž složitější algoritmy jsou Introduction to the Art of Programming with zobrazovány prostřednictvím kopenogramů. Pascal. John Wiley & Sons, 1981. Metodika Architecture First je důsledně [12] PEA, R. D.: Language-independent aplikována v učebnicích [14] (první a druhá conceptual “bugs” in novice programming. J. etapa) a [13] (třetí a čtvrtá etapa). Educ. Comput. Res. 2, 1. 1986. [13] PECINOVSKÝ R.: Java 8 – Učebnice 14 Literatura objektové architektury pro mírně pokročilé. [1] BARNES D. J., KÖLLING M: Objects First Grada 2013. with Java: A Practical Introduction Using BlueJ. [14] PECINOVSKÝ R.: Java 7 – Učebnice Prentice Hall 2005. ISBN 0-13-124933-9. objektové architektury pro začátečníky. Grada [2] BECK K., ANDERS C.: Extreme 2012. ISBN 978-80-247-3665-5. Programming Explained: Embrace Change. [15] PECINOVSKÝ R.: Návrhové vzory – 33 Addison-Wesley 2004. ISBN 0-321-27865-8. vzorových postupů pro objektové programování. [3] BERGIN, J.: Fourteen Pedagogical Patterns. Computer Press, © 2007, 528 s. ISBN 978 80 Proceedings of Fifth European Conference on 251 1582 4. Pattern Languages of Programs. (EuroPLoP™ [16] PECINOVSKÝ R.: Using the methodology 2000) Irsee 2000. Design Patterns First by prototype testing with a [4] BERGIN, J.: Pedagogical Patterns: Advice user. Proceedings of IMEM, Spišská Kapitula. For Educators. CreateSpace Independent [17] PECINOVSKÝ Rudolf, PAVLÍČKOVÁ Publishing Platform 2012. ISBN 1-4791-7182-4. Jarmila, PAVLÍČEK Luboš: Let’s Modify the [5] DRIVER R., BELL, B.: Students’ thinking Objects First Approach into Design Patterns and learning of science: A constructivist view. First, Proceedings of the Eleventh Annual School Sci. Rev. 1986 pp. 443–456. Conference on Innovation and Technology in [6] FIALA M.: Vytvořte editor kopenogramů. Computer Science Education, University of Diplomová práce VŠE 2012. Bologna 2006. [7] KOFRÁNEK J., PECINOVSKÝ R., [18] SMITH III, J. P., DISESSA, A. A., NOVÁK P.: Kopenograms – Graphical Language ROSCHELLE. J.: Misconceptions reconceived: for Structured Algorithms. Proceedings of the A constructivist analysis of knowledge in 2012 International Conference on Foundation of transition. J. Learn. Sci. 3 1993, 115–163. Computer Science. WorldComp 2012 Las Vegas. CSREA Press. ISBN 1-601-32211-9. Rudolf Pecinovský [8] KÖLLING, M., ROSENBERG, J.: Guidelines for Teaching Object Orientation with Java, Proceedings of the 6th conference on

114



OTHER ARTICLES http://jtie.upol.cz

USING OPEN SOURCE OPENCV LIBRARY FOR PRACTICAL COURSES OF COMPUTER VISION Pavel JETENSKÝ Abstract: The article shows how to use free software library OpenCV as a main software tool for Computer Vision courses at secondary schools and universities. Sample lectures of Computer Vision are covered with respect to how to demonstrate algorithms’ behavior using OpenCV. Comparison of OpenCV with alternative software tool MATLAB is presented. Working C# code samples are part of the article. Key words: Computer Vision, Machine Perception, teaching, course, OpenCV, software, EmguCV, MATLAB, tool, Open Source. VYUŽITÍ OPEN SOURCE KNIHOVNY OPENCV PRO PRAKTICKÁ CVIČENÍ PŘEDMĚTU POČÍTAČOVÉ VIDĚNÍ Resumé: Příspěvek poskytuje informace o tom, jak použít volně dostupnou knihovnu OpenCV jako hlavní softwarový nástroj pro výuku cvičení předmětu Počítačové vidění na středních a vysokých školách. V článku jsou popsány vzorové úlohy počítačového vidění s ohledem na to, jak demonstrovat vlastnosti algoritmů pomocí knihovny OpenCV. Je uvedeno srovnání s alternativním nástrojem pro výuku, komerčním softwarem MATLAB. Součástí textu jsou funkční ukázky zdrojového kódu v jazyce C#. Klíčová slova: Počítačové vidění, výuka, cvičení, OpenCV, software, EmguCV, MATLAB, nástroj, otevřený software. 1 Úvod Procvičování algoritmů počítačového vidění se neobejde bez potřebného software, pomocí něhož si studenti budou osvojovat nově nabývané znalosti. Jednou z možností je komerční software MATLAB (matrix laboratory). Ten si mnoho vědců i inženýrů vybírá pro svou práci, protože se jedná o interaktivní systém zapouzdřující v jednom celku matematické výpočty, vědecké vizualizace i symbolické výpočty (1). Jednou z alternativ k používání softwaru MATLAB je využít knihovnu OpenCV. OpenCV je otevřená multi platformní knihovna pro manipulaci s obrazem, distribuovaná zdarma. Oba tyto nástroje spolu s řadou dalších možných softwarových nástrojů vhodných k výuce počítačového vidění zmiňuje G. Bebis v článku Review of computer vision education (2). V této práci autoři také zmiňují důležitost praktických demonstrací, pomocí níž si studenti mohou ověřit získané teoretické znalosti: "Because of the visual nature of computer vision, an important consideration for computer vision educators is to develop interactive materials and demonstrations that will allow students to have active 'hands-on' learning experiences.".

2 O programu MATLAB MATLAB je profesionální produkt vhodný pro vědeckou práci. K výuce předmětu počítačové vidění se používá např. na fakultě elektrotechniky a komunikačních technologií VÚT v Brně. Jeho využití na konkrétní škole však může bránit několik faktorů: - MATLAB není dostupný zdarma, pro výuku je nutné zakoupit buď akademickou licenci nebo licenci pro jednoho studenta. Licence pro jednoho studenta stojí $99. - Pro práci v MATLAB se musí studenti naučit syntaxi jazyka MATLAB. - MATLAB projekt nelze přímo použít v projektu naprogramovaném v nějakém jiném jazyce (např. Java nebo C#), lze pouze vygenerovat C/C++ zdrojový kód pomocí MATLAB coder. I MATLAB coder je nutné zakoupit.

3 Knihovna OpenCV Knihovna OpenCV je již od počátku zaměřena především na počítačové vidění a zpracování obrazu v reálném čase. Knihovna je napsaná v jazyce C. Oproti MATLAB nabízí tyto výhody:

115


- Je zdarma jak pro akademické, tak komerční využití (pod BSD licencí). - Má větší portabilitu výsledné práce; knihovnu OpenCV lze využít z projektů napsaných v jazyce C, díky obalujícím knihovnám je možné je zavolat i z jiných jazyků (viz tabulka 1). Studenti tak mohou v rámci cvičení počítačové grafiky rozvíjet i schopnosti programovat ve vybraném programovacím jazyce. Alespoň v 32-bitové verzi lze knihovnu spustit na Windows, Linux, i MacOS operačních systémech (3). - Algoritmy běží rychleji proto, že je knihovna napsaná v jazyce C; pro úlohy počítačového vidění je rychlejší než MATLAB, který interpretuje svůj vlastní abstraktní jazyk (4). - Obsahuje širší množinu podporovaných funkcí; díky specializaci pouze na oblast počítačového vidění obsahuje knihovna OpenCV algoritmy, které se v MATLAB nevyskytují. Příkladem mohou být funkce pro detekci obličeje v obraze, kalibraci dvou kamer pro stereo snímání nebo výpočet transformační matice perspektivy ze čtyř zadaných bodů. Andrea Cavallaro použil knihovnu OpenCV jako základ pro vytvoření vlastního frameworku pro výuku počítačového vidění, napsaného v jazyce C++ (5). Jeho výuková platforma umožňuje studentům snížit čas potřebný k instalaci prostředí potřebného ke zkoušení základních algoritmů počítačového vidění z jednoho týdne na pouhé čtyři hodiny. V kapitole 4 popíšeme alternativní možnost, jak snadno využít OpenCV, a tou je využití knihovny EmguCV. Používaná nadstavba OpenCV bez nadstavby EmguCV JavaCV PyOpenCV

Programovací jazyk v rámci cvičení C, C++ C# Java Python


http://jtie.upol.cz

OpenCV je pro studenty jednoduchý a srozumitelný. Samotnou knihovna OpenCV je možné využívat přímo z programovacího jazyka C++. V takovém případě však studenti musí sami řešit správu přidělené paměti. Jednodušší je tedy využít nějaký programovací jazyk s vlastní správou paměti, jako je C# nebo Java. Ukázkové zdrojové kódy (7) jsou tedy psány v jazyce C# s využitím nadstavby EmguCV. EmguCV využívá duální licenci a pro open source projekty je zdarma. Jako vývojové prostředí byl použit program Microsoft Visual Studio 2010 Ultimate.

4.1 Základní nastavení vývojového prostředí pro cvičení Následující kroky vedou k vytvoření prostředí, které je potřeba pro spuštění ukázkových kódů: 1. V programu Microsoft Visual Studio vytvořte nový projekt typu Windows Forms Application. 2. Z Internetu stáhněte a do referencí projektu přilinkujte knihovny Emgu.CV.UI.dll, Emgu.CV.dll a Emgu.Util.dll. 3. Do projektu pomocí funkce [Add] => [Existing Item] přidejte soubor opencv_core231.dll a v jeho vlastnostech nastavte [Copy to Output Directory] na hodnotu [Copy if newer]. 4. Totéž proveďte pro soubory opencv_imgproc231.dll a ZedGraph.dll (tyto knihovny jsou potřebné pro zobrazení histogramu). 5. Na formulář vložte ovládací prvek typu Emgu.CV.UI.ImageBox a nazvěte ho imageBox.

4.2 Úloha 1 - vytvoření šedotónového obrazu

Tab 1: Programovací jazyky, z nichž je možné využít OpenCV.

4 Ukázkové zdrojové kódy Následující kapitoly obsahují ukázky zdrojového kódu pro řešení jednoduchých úloh počítačového vidění. Úlohy jsou převzaty ze skript předmětu Počítačové vidění, který se vyučuje na VÚT v Brně (6). Smyslem prezentovaných úloh je ukázat, že zápis algoritmu počítačového vidění s využitím

Zadání: Vytvořte matici představující obrazovou rovinu šedotónového obrazu o rozměrech 640x480 bodů s nulovými prvky. V obraze vytvořte nahodile se překrývající obdélníky o různých hodnotách intenzity. Cílem tohoto úkolu je seznámit studenty s maticovým způsobem reprezentace obrazových dat a nechat je uvědomit si, jakým způsobem souvisí číselná hodnota v matici s výslednou světlostí odpovídajícího pixelu v šedotónovém obraze. Řešení v EmguCV var image =

116


new Image(640,480);


http://jtie.upol.cz

var blueChannel = new Image(640,480);

image.Draw( new Rectangle(20, 60, 100, 25),

var rect1 = new Rectangle(20, 20, 320, 240); var rect2 = new Rectangle(300, 20, 320, 240); var rect3 = new Rectangle(160, 220, 360, 200);

// Rectangle intensity new Gray(128), // Fill rectangle (no contour) 0);

var white = new Gray(255); redChannel .Draw(rect1, white, 0); greenChannel .Draw(rect2, white, 0); blueChannel .Draw(rect3, white, 0);

// kreslení dalších obdélníků // vynecháno imgBox.Image = image;

4.3 Úloha 2 – složení barevného obrázku Zadání: Vygenerujte barevný obraz složením 3 šedotónových obrazů představující složky červené, zelené a modré barvy. Obrazy navrhněte tak, aby ve výsledném barevném obrazu vznikly všechny kombinace tří základních barev. Pro srovnání vykreslete současně všechny tři složkové obrazy a obraz barevný do jednoho okna. Cílem tohoto úkolu je seznámit studenty s rozdílem mezi šedotónovým a barevným obrázkem a dovést je k pochopení, jakým způsobem se pracuje s aditivním barevným modelem RGB a jak lze skládat tří základních

image[2] = redChannel; image[1] = greenChannel; image[0] = blueChannel; imgBox.Image = image;

4.4 Úloha 3 – složení barevného obrázku Zadání: Načtěte obraz z disku, proveďte nulování jeho prostřední třetiny, zobrazte ho a opět uložte na disk. Smyslem tohoto úkolu je seznámit studenty s často používanou technikou počítačového vidění, kterou je práce pouze s částí obrazu (tzv. ROI Region Of Interest). Nad takto vybranou oblastí lze poté provádět operace pro manipulace s

Obr 1: Výsledný obrázek pro úlohu 3 Obr 2: Výsledný obrázek pro úlohu 2

barevných složek (červená, zelená, modrá) vytvořit ostatní barvy. Řešení v EmguCV: var img = new Image(640,480); var redChannel = new Image(640,480);

obrazem, např. nastavení všech složek barev na nulu. Řešení v EmguCV: var image = new Image ("C:\\test.jpg"); image.ROI = new Rectangle( image.Width/3, image.Height/3, image.Width/3, image.Height/3); image.SetZero(); image.ROI = Rectangle.Empty; image.Save("C:\\test.jpg");

var greenChannel = new Image(640,480);

117


5 Interaktivní vlastnosti ovládacího prvku ImageBox využitelné při výuce


http://jtie.upol.cz

6 Závěr

Formulářový ovládací prvek ImageBox, který je dostupný v knihovně EmguCV, neslouží pouze pro zobrazování obrázků. Lze ho také použít jako mocný nástroj pro ladění problémů a testování jednotlivých grafických algoritmů bez nutnosti měnit kód. Obsahuje totiž interaktivní kontextové menu, které se aktivuje klepnutím pravého tlačítka myši. Tak je možné např. na obrázek aplikovat různé filtry, podívat se na hodnotu intensity konkrétního pixelu (obdoba funkce kapátka) nebo zobrazit histogram. Kontextové menu obsahuje tyto funkce: - File (Load Image, Save As), - Filters, - Gradient, Edges (Canny, Laplace, Sobel), - Logic (Cmp, Or, Xor, InRange, Max, Min, Not), - Math (AbsDiff, Add, Exp, Log, Mul, Pow, Sub, SubR), - Morphology (Dilate, Erode), - Pyramids (PyrDown, PyrUp), - Smoothing (Bilatral, Blur, Gaussian, Median), - Threshold (Adaptive, Binary, BinaryInf, ToZero, ToZeroInv, Trunc), - Transform (LogPolar, Rotate, Flip), - Various (Resize, EqualizeHist, GammaCorrect, SetRandNormal, SetRandUniform), - Zoom (In, Out, Un-Zoom), - Property – zobrazí se nové okno s rozšířenými funkcemi (funkce kapátka, informace o barevné hloubce, zdrojový kód použitých filtrů, možnost zobrazení histogramu).

Článek shrnul možnosti knihovny OpenCV a jejích výhod oproti platformě MATLAB. Na základě uvedených informací je zřejmé, že OpenCV je pro svoji flexibilitu a specializaci na oblast počítačového vidění životaschopnou alternativou. Nejen, že zdarma umožní studentům pracovat i na těch nejsložitějších úlohách z oblasti počítačového vidění, ale umožní jim i snadno použít výsledky vlastní práce v rámci dalších softwarových projektů. Učitelům předmětů počítačové grafiky a počítačového vidění přeji s touto jedinečnou knihovnou řadu úspěchů a radosti.

7 Literatura [1] ETTER, D., KUNCICKY, D., HULL, D. Introduction To Matlab 6. 1. vyd. Prentice Hall, 2001, s. 1. ISBN 978-01-3032-845-8. [2] BEBIS, G,, D. EGBERT a M. SHAH. Review of computer vision education. IEEE JOURNALS & MAGAZINES. 2003, č. 46, s. 2-21. [3] BRADSKI, G., KAEHLER, A. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library. 1. vyd. O'Reilly Media, 2008, s. 14. ISBN 978-05-9651-613-0. [4] MATUSKA, S., HUDEC, R. and BENCO, M. The comparison of CPU time consumption for image processing algorithm in Matlab and OpenCV. In: Rajeck Teplice: Dept. of Telecommun. & Multimedia, Univ. of Zilina, Zilina, Slovakia, 2012, s. 75-78. ISBN 978-14673-1180-9 [5] CAVALLARO, A. Image analysis and computer vision for undergraduates. In: 2005 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Philadelphia, Pennsylvania, USA: The Institute of Electrical and Electronics Engineers Signal Processing Society, 2005, s. 577.

Obr 3: Histogram dostupný z kontextového menu komponenty ImageBox.

118


[6] HORÁK, K., KALOVÁ, I. Počítačové vidění - Počítačová cvičení (64087) - VUT v Brně (online). [cit. 2012-10-13]. URL : . [7] JETENSKÝ, P. Zdrojové kódy - Computer vision course with OpenCV (online). [cit. 201210-13]. URL : .


http://jtie.upol.cz

Ing. Pavel Jetenský Katedra informačních technologií Fakulta Elektrotechniky a Informatiky UPCE Studentská 62, Pardubice, 532 10, ČR Tel: +420 466 037 108 E-mail: [email protected], [email protected]

119



http://jtie.upol.cz

Journal of Technology and Information Education http://jtie.upol.cz

ISSN 1803-537X (print)

ISSN 1803-6805 (on-line) 120

TECHNOLOGY AND INFORMATION

Recommend Documents