Uplatnění senzorických vlastností v adaptivní výuce cizích jazyků. Application of Sensory Characteristics in Adaptive Language Learning

Ostravská univerzita Pedagogická fakulta

Uplatnění senzorických vlastností v adaptivní výuce cizích jazyků Application of Sensory Characteristics in Adaptive Language Learning Autoreferát k disertační práci

Studijní program:

Obor:

2015

Specializace v pedagogice P 7507

Informační a komunikační technologie ve vzdělávání 7507V066

Disertant:

Mgr. Štěpánka Nedbalová Ostravská univerzita, Pedagogická fakulta katedra informačních a komunikačních technologií Fráni Šrámka 3, 709 00 Ostrava-Mariánské Hory

Školitel:

doc. Ing. Kateřina Kostolányová, Ph.D. Ostravská univerzita, Pedagogická fakulta katedra informačních a komunikačních technologií Fráni Šrámka 3, 709 00 Ostrava-Mariánské Hory

1

Obhajoba disertační práce se uskuteční v pondělí 14. září 2015 ve 12 hodin v zasedací místnosti SA 407 Ostravská univerzita, Pedagogická fakulta katedra informačních a komunikačních technologií Fráni Šrámka 3, 709 00 Ostrava-Mariánské Hory Oponenti doc. RNDr. Jana Šarmanová, CSc., OU doc. PhDr. Ivana Šimonová, Ph.D., UHK Komise pro obhajobu disertační práce Předseda doc. RNDr. Jana Kapounová, CSc., OU, předseda Členové doc. Ing. Beránek Ladislav, CSc., JU prof. Ing. Cyril Klimeš, CSc. doc. Ing. Kateřina Kostolányová, Ph.D., OU prof. RNDr. Alena Lukasová, CSc., OU doc. PhDr. Josef Malach, CSc., OU prof. PhDr. Jiří Mareš, CSc., UK prof. Dr. Ing. Miroslav Pokorný, VŠB-TU doc. RNDr. Jana Šarmanová, CSc., OU doc. PhDr. Ivana Šimonová, Ph.D., UHK

2

Autoreferát byl rozeslán dne 24. 8. 2015 S disertací se lze seznámit na katedře informačních a komunikačních technologií Pedagogické fakulty Ostravské univerzity v Ostravě Fráni Šrámka 3, 709 00 Ostrava-Mariánské Hory od 20. 8. 2015. Bibliografická identifikace Jméno a příjmení autora: Mgr. Štěpánka Nedbalová Název disertační práce: Uplatnění senzorických vlastností v adaptivní výuce cizích jazyků Název disertační práce anglicky: Application of sensory characteristics in adaptive language learning Školitel: doc. Ing. Kateřina Kostolányová, Ph.D. Rok obhajoby: 2015

3

Abstrakt

Disertační práce se týká problematiky aplikace senzorických vlastností v adaptivní výuce cizích jazyků. Adaptivní výuka je v tomto případě realizována prostřednictvím informačních a komunikačních technologií. V úvodu jsou vymezeny pojmy teorie adaptivního eLearningu ve výuce cizího jazyka. Dále je zde zmíněn současný stav studované problematiky a její zasazení do projektu Ostravské univerzity. Cílem disertační práce je vytvoření a ověření individuálního modelu pro výuku cizích jazyků dle senzorických vlastností studenta v prostředí adaptivního eLearningu. V další části je uveden teoretický model adaptivní výuky cizích jazyků, který se dělí na tři části. Na část student, část autor a část virtuální učitel. V části student je popsán způsob diagnostiky senzorických vlastností a vstupních jazykových znalostí studenta. V části autor je navržena struktura výukových opor. V části virtuální učitel je popsán algoritmus na pořadí výuky. Na závěr je uveden postup realizace a výsledky experimentu, který měl ověřit fungování individuálního modelu definovaného v cíli disertační práce. Klíčová slova Adaptivní eLearning, informační a komunikační technologie (ICT), jazyková úroveň studenta, model ESA, model SLA, oblasti výuky, senzorické vlastnosti studenta, učební styl, základní rámec, varianty rámců, vstupní didaktický test, dotazník VARK, individuální výukový model, „Aural/Verbal“ student (zkratka „A/V“), „Read/Write – Visual“ student (zkratka „R/W-V“)

4

Abstract This doctoral dissertation concerns of application of sensory characteristics in adaptive language learning. The adaptive learning is implemented by means of information and communication technologies. At the beginning, the terms of adaptive eLearning theory are defined. Further, the current state of individualized instruction issue and its relation to Ostrava University project is mentioned. The objective of the dissertation thesis is to create and verify an individual model of language learning based on sensory characteristics in adaptive eLearning. Next, a theoretic model of adaptive instruction in language learning is introduced. The theoretic model consists of three parts. A student part, an author part and a virtual teacher part. In the student part a diagnostics of sensory characteristics and entry language knowledge is described. In the author part a structure of teaching support material is designed. In the virtual teacher part the algoritm for an order of instruction is described. In conclusion, a step by step description of an experiment and its results are presented to verify the functioning of rules defined in the objective of the dissertation thesis. Key words Adaptive eLearning, Information and Communication Technologies (ICT), language level of a student, ESA model, SLA model, study areas, sensoric characteristics of a student, learning style, basic framework, basic framework variants, placement test, VARK questionnaire, individual model of a study, „Aural/Verbal“ student (abbreviation „A/V“), „Read/Write – Visual“ (abbreviation „R/W-V“)

5

Abstrakt Die Dissertationsarbeit betrifft die Problematik der Applikation der sensorischen Eigenschaften im adaptiven Fremdsprachenunterricht. Der adaptive Unterricht wird mittels Informationsund Kommunikationstechnologien realisiert. In der Einführung ist der aktuelle Zustand der Problematik erwähnt und die Anwendung dieser Problematik im Projekt der Universität Ostrava. Weiter sind hier theoretische Begriffe des adaptiven eLearnings im Fremdsprachenunterricht definiert. Ziel der Dissertationsarbeit ist Bildung und Überprüfung des individuellen Models für den Fremdsprachenunterricht nach den sensorischen Eigenschaften der Studenten im adaptiven eLearning. Im weiteren Teil ist der theoretische Model des adaptiven Fremdsprachenunterrichts eingeführt, der in drei Module aufgeteilt ist: Modul Student, Modul Autor und Modul Virtueller Lehrer. Im Modul Student ist die Diagnostik der sensorischen Eigenschaften und Eingangssprachkenntnisse der Studenten beschrieben. Im Modul Autor ist die Struktur der Unterrichtsstützen vorgeschlagen. Im Modul Virtueller Lehrer ist der Algorithmus für die Unterrichtsfolge beschrieben. Zum Schluss ist die Durchführung des Experiments eingegeben, die die Funktionsfähigkeit des im Ziel dieser Dissertationsarbeit definierten individuellen Models überprüfen soll. Schlüsselwörter Adaptives eLearning, Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT), Sprachniveau des Studenten, Model ESA, Model SLA, Unterrichtsgebiete, sensorische Eigenschaften des Studenten, Lehrstil, Grundrahmen, Rahmenvarianten, Eingangstest Didaktik, Umfrage VARK, individueller Unterrichtsmodel, „Aural/Verbal“ Student (Abkürzung „A/V“), „Read/Write – Visual“ Student (Abkürzung „R/W-V“).

6

1

ÚVOD

8

1.1 Výzkumný problém ................................................................. 9 1.2 Cíl práce .................................................................................. 9 1.3 Metody práce ......................................................................... 11 2

TEORETICKÁ VÝCHODISKA

13

2.1 Učební styl a obecná typologie učebních stylů ..................... 13 2.2 Typologie učebních stylů ve výuce cizího jazyka ................. 14 2.3 Výběr učebních stylů pro potřeby diagnostiky senzorických vlastností studenta ....................... 15 3

PRAKTICKÁ ČÁST

17

3.1 Dílčí výzkum ......................................................................... 17 3.1.1

Cíle, metody, stanovení hypotéz .................................... 17

3.1.2

Prezentace získaných dat ............................................... 18

3.1.3

Závěry dílčího výzkumu ................................................ 22

3.2 Pedagogický experiment ....................................................... 22 3.2.1

Cíle, metody, stanovení hypotéz .................................... 22

3.2.2

Prezentace získaných dat ............................................... 25

4

SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ

34

5

ZÁVĚR

38

6

POUŽITÁ LITERATURA

39

7

PUBLIKAČNÍ ČINNOST

41

8

PROFESNÍ ŽIVOTOPIS

43

7

1 ÚVOD Individualizace výuky je v současné době velmi diskutovaným tématem. S využitím adaptivních nástrojů v eLearningu se může individualizace výuky stát efektivní natolik, že předávání poznatků bude probíhat formou, která je pro studenta nejpřijatelnější s ohledem na jeho osobnostní dispozice. Bezpochyby existuje způsob, jak studentovi usnadnit výukový proces přímo ve třídě. Vyhovět všem studentům je však daleko náročnější, než zvolit individualizovaný přístup k výuce prostřednictvím informačních a komunikačních technologií. Navíc zde mohou být studentovi předkládány výukové materiály dle jeho učebních preferencí. Charakteristické prvky těchto preferencí pak mohou být ve výukových materiálech použity v daleko větší intenzitě na rozdíl od jednotného přístupu k heterogenní skupině žáků ve třídě. V této skupině žáků se učitel snaží předkládat informace studentům více způsoby, aby tak vyhověl vzdělávacím preferencím všech studentů ve třídě. Avšak tím se zkracuje doba na výklad učební látky a lze proto očekávat, že z dlouhodobého hlediska se učitel dostane se studenty do časového skluzu ve výuce a nebude dodržován učební plán. Navíc, pokud je student vyučován tak, jak to nejvíce odpovídá jeho osobním dispozicím, je pravděpodobné, že bude dosahovat lepších studijních výsledků z pohledu přírůstku znalostí, jak uvádí například Juříčková, 2015, str. 87. V oblasti individualizace výuky je také řešena problematika učebních stylů a jejich přínos v učebním procesu.

8

1.1

Výzkumný problém

Výzkumný problém byl zaměřen na zjištění, jaký existuje vliv senzorických preferencí studenta na jeho učební výsledky, pokud je výuka realizována v elektronickém prostředí, konkrétně v adaptivním eLearningu. Studenti byli rozděleni do třech výzkumných skupin. Dvě skupiny studentů patřily do experimentální skupiny. Jedna skupina studentů patřila do kontrolní skupiny. Studenti z experimentálních skupin pracovali v elektronickém prostředí s adaptivními výukovými oporami se zaměřením na jejich senzorické preference. Studenti z kontrolní skupiny pracovali samostatně bez elektronického prostředí.

1.2

Cíl práce

Tato disertační práce se věnuje adaptivní formě výuky cizího jazyka. Je proto důležité se zamyslet nad personalizovaným přístupem ke studentovi ve všech oblastech adaptivního eLearningu. V současné době (rok 2015) se počáteční diagnostika v oblasti cizích jazyků zaměřuje pouze na zjišťování gramatických znalostí žáka. Ostatní oblasti jazyka jsou při testování opomíjeny. O zjišťování senzorických vlastností studenta nemluvě. V oblasti samotné výuky zůstává otázka, jaké metodické přístupy jsou nejefektivnější z pohledu uchování poznatků. Zda je efektivní uplatňovat přístupy podporující senzorické preference studenta nebo přístupy, které jsou přizpůsobeny povaze studijního materiálu. Jinými slovy, má smysl vyučovat audiálního studenta ve všech jazykových oblastech s převažujícími audiálními prvky nebo vyučovat jednotlivé oblasti jazyka tradičním způsobem bez ohledu na jeho senzorické preference? Cílem této disertační práce je vytvořit a ověřit individuální model pro výuku anglického jazyka s podporou ICT s ohledem na senzorické vlastnosti studenta. Předpokládá se, že studenti, kteří se učí dle navrženého modelu, budou dosahovat lepších studijních výsledků. Za lepší studijní výsledky jsou v tomto případě pokládány znalosti zjišťované bezprostředně po skončení výuky a s odstupem 3 měsíců. Zjišťuje se tedy míra udržitelnosti znalostí bez časového odstupu a s časovým odstupem. 9

Dílčí cíle  Navržení podoby vstupního didaktického testu v daném individuálním modelu (vstupní didaktický test, dílčí výzkum, závěry z dílčího výzkumu).  Navržení struktury výukových opor v závislosti na senzorických vlastnostech studenta a vytvoření vzorových výukových materiálů (adaptivní výukové opory, metodika tvorby).  Navržení adaptivních algoritmů pro formování optimálního personalizovaného studijního prostředí pro výuku cizích jazyků (řízení adaptivní výuky).  Ověření vytvořeného modelu formou pedagogického experimentu u studentů anglického jazyka. Návrh struktury výukových opor v závislosti na senzorických vlastnostech studenta a vytvoření vzorových výukových materiálů s ohledem na implementaci do prostředí adaptivního eLearningu.

Navržení adaptivních algoritmů pro formování optimálního personalizovaného studijního prostředí pro výuku cizích jazyků s ohledem na implementaci do prostředí adaptivního eLearningu.

Vytvoření vstupního didaktického testu s ohledem na implementaci do prostředí adaptivního eLearningu.

Obrázek 1 Obecný model adaptivního eLearningu se znázorněnými dílčími cíli

10

Tento individuální model byl testován formou kvantitativního výzkumu na 93 studentech v již existujícím prostředí obecného modelu adaptivního eLearningu, neboť jen tímto způsobem šlo ověřit fungování upraveného modelu pro cizí jazyky hromadně v praxi. Použití upraveného modelu bude testováno na anglickém jazyce. Jak je všeobecně známo, anglický jazyk patří do skupiny germánských jazyků (Comrie, Matthews, Polinsky, 2007, s.39).

1.3

Metody práce

Základní metodou výzkumu pro zodpovězení tvrzení uvedeného v cílech disertační práce byla zvolena metoda kvantitativního výzkumu formou pedagogického experimentu se statistickým vyhodnocením dat. Vzhledem k nenormálnímu rozložení dat ve zkoumaných souborech museli být použity neparametrické testy. Statistická míra rozptylu je v neparametrických testech definována mediánem, což jest ukazatel, který dělí nějaký soubor hodnot na dvě stejně velké části, přičemž platí, že nejméně 50 % hodnot je větších než medián a 50 % hodnot je větší než medián. Dále interkvartilové rozmezí, což jest rozdíl mezi minimální a maximální hodnotou v daném souboru. Neparametrické testy testují nulovou hypotézu, která se týká pouze obecných vlastností rozdělení sledované veličiny ve statistických souborech (shodu tvaru křivky rozdělení v porovnávaných souborech dat). Přesnost a rozlišovací schopnost (síla) neparametrických testů tedy není tak vysoká jako u testů parametrických (Hendl, 2012). Byly definovány tři výzkumné skupiny A, B, C. Studenti ze skupiny A a B pracovali v elektronickém prostředí. Skupině A byly předloženy výukové opory odpovídající jejich senzorické preferenci. Skupině B byly předloženy výukové opory, které neodpovídaly jejich senzorické preferenci. Studenti ze skupiny C nepracovali v elektronickém prostředí. Pracovali s neadaptivními výukovými materiály formou samostudia.

11

Pedagogický experiment byl realizován formou porovnání testových skóre v oblasti poslechu, čtení a písemného projevu mezi dvěma experimentálními skupinami A a B a porovnání testových skóre experimentálních skupin A a B s výsledky kontrolní skupiny C. V oblasti poslechu a čtení byl znalostní přírůstek studentů testován dvakrát. Poprvé bezprostředně po skončení výuky a podruhé s odstupem 3 měsíců. Následovalo ověření výzkumných tvrzení uvedených níže, která navazovala na hlavní cíl disertační práce 1. Největšího progresu v oblasti poslechu dosáhli ze všech zkoumaných skupin A, B, C studenti ze skupiny A. 2. Největšího progresu v oblasti čtení dosáhli ze všech zkoumaných skupin A, B, C studenti ze skupiny A. 3. Největšího progresu v oblasti písemného projevu dosáhli ze všech zkoumaných skupin A, B, C studenti ze skupiny A. Na základě těchto výzkumných tvrzení byly formulovány nulové a alternativní hypotézy pro oblast poslechu, čtení a písemného projevu. Vzhledem k většímu počtu stanovených hypotéz, jsou tyto hypotézy uvedeny v tomto autoreferátu pouze jednou a to v sekci 3 Praktická část společně s učiněnými závěry. Pedagogický experiment byl realizován na půdě Vyšší odborné školy SOKRATES v Ostravě. Cílovou skupinou daného experimentu bylo 93 studentů prvního a druhého ročníku prezenčního studia, kteří měli během dvou semestrů 1x týdně 180 minut výuky prezenční formou. V době experimentu absolvovali prezenční výuku v kombinaci s eLearningovou formou výuky.

12

2 TEORETICKÁ VÝCHODISKA Pro potřeby diagnostiky senzorických vlastností studenta bylo třeba zmapovat jednotlivé definice učebního stylu a vytvořit si přehled obecné typologie učebních stylů. Z tohoto obecného přehledu vybrat učební styly, které jsou vhodné pro výuku cizích jazyků a následně vybrat takové, které svojí povahou nejlépe vyhoví danému návrhu diagnostiky senzorických vlastností studenta.

2.1

Učební styl a obecná typologie učebních stylů

V této části jsou uvedeny nejčastěji, v odborné literatuře citované, učební styly, které poslouží k následnému výběru učebních stylů pro potřeby výuky cizích jazyků. Učební styly či přístupy lze dělit podle několika hledisek: 

Motivace Jiří Mareš dělí učební přístup na povrchový, hloubkový a strategický (Mareš, 1998).



Styly učení podle J. D. Vermunta (1996) Dělí učební styly na neřízený styl učení, styl zaměřený na reprodukci učiva, styl zaměřený na smysl učiva, styl zaměřený na aplikaci učiva.



Styl učení dle R. Dunnové (1991) Učební styly jsou rozděleny dle fyzikálního prostředí, intencionálního aspektu výuky, sociálních potřeb, psychofyziologických potřeb a dle stylu zpracování učebního obsahu.



Převažujícího typu inteligence dle Gardnera (2006)



Kolbův inventář učebních stylů Dělí učební styly na aktivní experimentování, abstraktní konceptualizaci, reflektivní pozorování a orientaci na konkrétní zkušenost. 13



Podle dominujícího smyslu (Fleming, 2014), (Lojová, 2011) Dělí studenty na sluchově mluvní, zrakové, hmatové a pohybové a slovně pojmové.

Dále je v této kapitole rozebírán vztah mezi senzorickými smysly a kognitivním stylem.

2.2

Typologie učebních stylů ve výuce cizího jazyka

V této kapitole jsou uvedena čtyři základní členění učebních stylů ve výuce cizího jazyka: První základní členění učebních stylů ve výuce cizího jazyka je podle dominujícího smyslu, nebo jinak řečeno dle senzorických preferencí (Fleming, 2014) a (Lojová, 2011). Dělí jedince na typy vizuální, auditivní, slovně pojmové a kinestetické. Druhé základní členění učebních stylů ve výuce cizího jazyka je dle typu osobnosti (Cohen, Weaver, 2006). Učební styly jsou rozděleny dle fungování ve vztahu ke svému okolí na extroverty a introverty, dále na intuitivní a systematické typy, teoretiky a experimentátory. Třetí základní členění učebních stylů je dle kognitivních učebních stylů. Jedná se o způsob myšlení, chápání, zapamatování si některých faktů a způsob řešení problémů. Tento druh učebního stylu pak ovlivňuje postoje, hodnoty a společenskou interakci jedince. Některé z kategorií kognitivních učebních stylů jsou: globální a detailistický, deduktivní a induktivní, impulsivní a reflektivní typy a další (Cohen, Weaver, 2006, s. 15). Čtvrtým základním členěním učebních stylů je dle Junga (1971) členění jedinců na smyslové a pocitové. Spolehlivost a platnost tohoto členění byla prokázána pomocí dotazníku MBTI (Myers-Briggs Type Indicator) (Bayne, 1997).

14

2.3

Výběr učebních stylů pro potřeby diagnostiky senzorických vlastností studenta

Z výčtu učebních stylů v předchozí kapitole je třeba vybrat takové učební styly, které budou korespondovat s jednotlivými jazykovými dovednostmi studenta cizího jazyka a též poslouží k diagnostice senzorických preferencí studenta. Za jazykové dovednosti studenta pokládáme porozumění čtenému textu (čtení), mluvenému slovu (poslech), schopnost písemného a slovního vyjadřování (psaní a mluvení) na dané jazykové úrovni. Porovnáme-li uvedené jazykové dovednosti s charakteristikami učebních stylů v kapitole 2.2, zjistíme, že členění, které se nejvíce slučuje s jazykovými dovednostmi je první členění, tj. dle senzorických vlastností. Díky těmto podobným atributům je proto vhodné tyto senzorické vlastnosti použít pro vytvoření vstupního didaktického testu. Na základě výčtu klasifikace učebních stylů definujme tedy dvě základní skupiny studentů, které se liší způsobem vnímání informací ve výukovém procesu (tabulka 1). První skupinou jsou studenti, kteří preferují vnímat obsah učební látky v textové podobě. Jedná se o tzv. „READ/WRITE – VISUAL“ studenty. Druhou skupinou jsou studenti, kteří preferují vnímat obsah učební látky formou zvuku, tzv. „AURAL/VERBAL“studenti. Pro „READ/WRITE – VISUAL“ studenty stanovíme zkratku „R/W-V“ a pro „AURAL/VERBAL“ studenty stanovíme zkratku „A/V“.

15

Jazykové kompetence studenta

Porozumění čtenému textu Písemný projev

Senzorické vlastnosti studenta (učební styl studenta) Read/Write student (percepční preference) N. Fleming, VARK Vizuální student (kognitivní učební styl) Riding a Read, 1996 Vizuální typ (percepční preference) Lojová, 2011

Porozumění mluvenému slovu Mluvený projev

Aural student (percepční preference) N. Fleming, VARK Verbální student (kognitivní učební styl) Riding a Read, 1996 Auditivní typ (percepční preference) Lojová, 2011

Tabulka 1 Znázornění výběru senzorických vlastností studenta pro vytvoření adaptivních výukových opor

16

3 PRAKTICKÁ ČÁST 3.1

Dílčí výzkum

Tato kapitola je věnována dílčímu výzkumu, kde byla zjišťována souvislost mezi senzorickými charakteristikami studenta a jeho úrovní jazykových znalostí a dovedností pro potřeby návrhu vstupního didaktického testu v adaptivním eLearningu a pro potřeby následného pedagogického výzkumu.

3.1.1 Cíle, metody, stanovení hypotéz Cíl dílčího výzkumu Cílem kvantitativního dílčího výzkumu bylo zjistit, jak souvisí úroveň jazykových znalostí a dovedností se senzorickými charakteristikami studenta. Tento cíl lze pokládat i za hlavní hypotézu v tomto dílčím výzkumu. Metody dílčího výzkumu Při realizaci dílčího výzkumu byla použita metoda dotazníkového šetření s následným vyhodnocením dle standardizovaného klíče odpovědí. Data byla statisticky zpracována pomocí testu pro zjištění normálního rozložení dat (Kolmogorov-Smirnov Test) a následně Wilcoxonovým testem pro neparametrické vyhodnocování dat.

Pro splnění cíle dílčího výzkumu jsme stanovili následující hypotézy: Pro studenty s vizuální preferencí: H0: Výsledky čtení a poslechu se u studentů s vizuální preferencí statisticky významně neliší. H1:Výsledky čtení a poslechu se u studentů s vizuální preferencí statisticky významně liší.

17

Pro studenty s audiální preferencí: H0: Výsledky čtení a poslechu se u studentů s audiální preferencí statisticky významně neliší. H1:Výsledky čtení a poslechu se u studentů s audiální preferencí statisticky významně liší.

3.1.2 Prezentace získaných dat K ověření normality rozdělení dat ve skupinách A/V a R/W-V ve výsledcích testu poslechu a čtení byl použit jednovýběrový Kolmogorovův-Smirnovův test, který se používá pro menší i větší soubory, tedy pro jakýkoli typ rozdělení (Hendl, 2012). Byly ověřovány následující hypotézy: H0: Rozložení výsledků čtení a poslechu ve skupině vizuálních a audiálních studentů se statisticky významně neliší od normálního rozložení. H1: Rozložení výsledků čtení a poslechu ve skupině vizuálních a audiálních studentů se statisticky významně liší od normálního rozložení.

18

V tabulce 5 vidíme výsledky tohoto srovnání: One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test poslech N Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed)

čtení

92

92

1,533

1,589

,018

,013

Tabulka 2 Zjištění normality rozložení dat u vizuálních a audiálních studentů

Závěr: Protože signifikance (Asymp.Sig) je v obou případech menší než 5 % (0,13=1,3%) a (0,18=1,8%), zamítáme H0 ve prospěch H1. Můžeme tedy konstatovat, že rozložení výsledků čtení a poslechu se statisticky významně liší od normálního rozložení, tudíž pro další zpracování výsledků musíme použít neparametrické testy.

V dalším kroku bylo nutné ověřit již definované hypotézy: Pro studenty s audiální preferencí: H0: Výsledky čtení a poslechu se u studentů s audiální preferencí statisticky významně neliší. H1:Výsledky čtení a poslechu se u studentů s audiální preferencí statisticky významně liší.

19

N čtení - poslech

Mean Rank Sum of Ranks

Negative Ranks

14b

20,68

289,50

Positive Ranks

35c

26,73

935,50

Ties

6d

Total

55

a. skupina = A/V b. čtení < poslech c. čtení > poslech d. čtení = poslech čtení - poslech Z Asymp. Sig. (2-tailed)

-3,229c ,001

Tabulka 3 Výsledky porovnání poslechových testů a testů čtení audiálních studentů

Závěr: Na základě výsledku Asymp. Sig.= 0,001 <0,05 zamítáme H0 ve prospěch H1. Můžeme tedy konstatovat, že výsledky čtení a poslechu se u studentů s audiální preferencí se významně liší a to ve výsledcích čtení, jak můžeme vidět v tabulce 3, viz. c.čtení >poslech.

20

Pro studenty s vizuální preferencí: H0: Výsledky čtení a poslechu se u studentů s vizuální preferencí statisticky významně neliší. H1:Výsledky čtení a poslechu se u studentů s vizuální preferencí statisticky významně liší.

N čtení – poslech

Mean Rank

Sum of Ranks

Negative Ranks

7b

12,43

87,00

Positive Ranks

27c

18,81

508,00

Ties

3d

Total

37

a. skupina = R/W b. čtení < poslech c. čtení > poslech d. čtení = poslech čtení – poslech Z Asymp. Sig. (2-tailed)

-3,619c ,000

Tabulka 4 Výsledky porovnání poslechových testů a testů čtení vizuálních studentů

21

Závěr: Na základě výsledku Asymp. Sig.= 0,000 <0,05 zamítáme H0 ve prospěch H1. Můžeme tedy konstatovat, že výsledky čtení a poslechu se u studentů s vizuální preferencí významně liší a to ve výsledcích čtení, jak můžeme vidět v tabulce 4,viz. c.čtení >poslech.

3.1.3 Závěry dílčího výzkumu Cílem kvantitativního dílčího výzkumu bylo zjistit, jak souvisí úroveň jazykových znalostí a dovedností se senzorickými charakteristikami studenta. Výsledky dílčího výzkumu vykázaly statisticky významné zlepšení jak u skupiny vizuálních, tak audiálních studentů. Nelze však konstatovat, že výsledky vizuálních studentů ve čtení byly zapříčiněny jejich senzorickými preferencemi, neboť nelze toto tvrzení opřít o žádný kontrastní výsledek u druhé skupiny, audiálních studentů. Lze tedy uvažovat o alternativním vysvětlení, že lepší výsledky testů ve čtení u obou skupin byly zapříčiněny jazykovými dovednostmi, které mají studenti více „naučené“ z jazykového vzdělávání v minulosti, a tím je lepší schopnost porozumění textu, než mluveného projevu, neboť výuka cizích jazyků v kultuře jiné, než je danému jazyku vlastní, je ve větší míře orientována na jazykové znalosti, u kterých není tolik potřebná pohotovost reakce a porozumění mluvenému slovu, a tím je čtení a psaní. V našem případě, lidé s audiální preferencí se přizpůsobili předkládanému obsahu v kultuře, ve které žijí.

3.2

Pedagogický experiment

V této kapitole jsou popsány jednotlivé kroky pedagogického experimentu s jeho výsledky.

3.2.1 Cíle, metody, stanovení hypotéz Cíl pedagogického experimentu Cílem experimentu bylo zjistit, zda studenti cizího jazyka, kteří se učí dle vytvořeného modelu reflektujícího jejich senzorické preference, 22

dosahují lepších studijních výsledků, tj. mají lepší znalosti, než ti, kteří se učí bez zohlednění tohoto faktoru. Stanovení výzkumného vzorku Do výzkumu byli zahrnuti studenti, kteří byli rozděleni do tří skupin. Skupina A (30 studentů) – přiřazení výukových opor v souladu s jejich senzorickou preferencí Skupina B (31 studentů) – přiřazení výukových opor v nesouladu s jejich senzorickou preferencí Skupina C (32 studentů) – přiřazení výukových opor v neadaptivní formě Před započetím samotného experimentu studenti absolvovali standardizovaný rozřazovací test UCLES a psychologický dotazník VARK, zjišťující senzorické preference studentů. Použité metody zpracování Vyhodnocení učebních výsledků dle navrženého postupu v tabulce 5 v kapitole 3. 2. 2 bylo provedeno prostřednictvím statistického nástroje SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) od společnosti IBM, kdy u všech testů byla zvolena hladina významnosti α = 0,05, která se standardně používá v pedagogickém, sociologickém i marketingovém výzkumu. K ověření normality rozdělení dat ve vybraných souborech byl použit jednovýběrový Kolmogorovův-Smirnovův test, který se používá pro menší i větší soubory, tedy pro jakýkoli typ rozdělení (Hendl, 2012). Pro další statistické zpracování dat byly použity neparametrické testy, neboť ve vybraných souborech dat byla zjištěna nenormální rozdělení pravděpodobností sledovaného znaku. Konkrétně byly použity tyto neparametrické testy: mediánový test a wilcoxonův test. Pro 23

vizualizaci vybraných dat byl použit krabicový diagram (boxplot) a grafy výsečové, sloupcové a spojnicové vytvořené v programu Excel. Zdrojem dat pro vyhodnocení výsledků experimentu byly odpovědi studentů z pre-testů a post-testů poslechu, čtení a písemného projevu. Stanovení hlavní hypotézy a výzkumných tvrzení Jak již bylo řečeno v kapitole 3, cílem této disertační práce je vytvořit a ověřit individuální model pro výuku anglického jazyka s podporou ICT s ohledem na senzorické vlastnosti studenta. Na základě tohoto cíle byla formulována hlavní hypotéza:

Studenti, kteří absolvují výuku anglického jazyka dle individuálního modelu v eLearningu, s ohledem na jejich senzorické preference, budou ve výuce úspěšnější, než ti, kteří se tímto způsobem nevzdělávají. Pro ověření této hlavní hypotézy bylo třeba formulovat dílčí výzkumná tvrzení, jejichž pravdivost či nepravdivost je ověřována stanovenými hypotézami v kapitole 3.2.2. Zde jsou uvedena výzkumná tvrzení: 1. Největšího progresu v oblasti poslechu dosáhli zkoumaných skupin A, B, C studenti ze skupiny A.

ze všech

2. Největšího progresu v oblasti čtení dosáhli ze všech zkoumaných skupin A, B, C studenti ze skupiny A. 3. Největšího progresu v oblasti písemného projevu dosáhli ze všech zkoumaných skupin A, B, C studenti ze skupiny A.

24

3.2.2 Prezentace získaných dat Experiment byl realizován formou porovnání testových skóre mezi dvěma experimentálními skupinami a porovnání testových skóre experimentálních skupin s výsledky kontrolní skupiny. Byl porovnáván výsledek jednoho pre-testu a dvou post-testů v oblasti poslechu u skupin A, B a C. Ten samý postup byl aplikován na oblast čtení. Dále se porovnávaly výsledky jednoho pre-testu a jednoho posttestu v oblasti písemného projevu. Opakováním experimentu po třech měsících, kdy studentům byly znovu předloženy post-testy poslechu a čtení, měli být zajištěny výsledky bez nežádoucích náhodných jevů, které dle našeho názoru zapříčiňovaly záporné hodnoty na post-testech poslechu a čtení při prvním testování, které probíhalo bezprostředně po absolvování výuky. V tabulce 5 jsou zobrazeny popisované formy porovnání výsledků pro všechny skupiny A, B, C, které byly následně statisticky zpracovány. Možné formy porovnání výsledků testů Poslech PRETEST – POSTEST 1 Poslech PRETEST – POSTEST 2 Poslech POSTEST 1 – POSTEST 2 Čtení PRETEST – POSTEST 1 Čtení PRETEST – POSTEST 2 Čtení POSTEST 1 – POSTEST 2 Písemný projev PRETEST – POSTEST (přírůstek znalostí) Tabulka 5 Reprezentace porovnání výsledků testů pro skupiny A, B, C

Před samotným započetím pedagogického experimentu bylo nutné zjistit, zda struktura jazykových úrovní ve skupinách A, B, C je srovnatelná, aby případná nesrovnatelnost skupin neměla nežádoucí vliv na následné výsledky, které vzejdou dalším statistickým měřením. 25

Pomocí testu dobré shody, kde se porovnávalo rozložení jazykových úrovní ve skupinách A/B, B/C a A/C byly ověřovány následující hypotézy: H0: Struktura jazykových úrovní ve skupinách A, B, C je srovnatelná. H1: Struktura jazykových úrovní ve skupinách A, B, C není srovnatelná. Závěr: Dle výsledků signifikance testu dobré shody v tabulce 6 jsou hodnoty výsledků u všech porovnávaných skupin vyšší, než je hodnota 0,05. V tomto případě není možné zamítnout nulovou hypotézu. Je možné tvrdit, že struktura jazykových úrovní ve skupinách je srovnatelná. Porovnávané skupiny

AaB

BaC

AaC

Sig. testu dobré shody

0,991

0,983

0,998

Tabulka 6 Výsledky testu dobré shody

V dalším kroku bylo nutné zjistit normalitu rozložení dat na pre-testu poslechu, čtení a písemného projevu u jednotlivých skupin A, B, C. Jak již bylo zmíněno dříve v předešlé kapitole 3.2.1, pro další statistické zpracování dat byly použity neparametrické testy, neboť ve vybraných souborech dat byla zjištěna nenormální rozdělení pravděpodobností sledovaného znaku.

26

Statistické vyhodnocení výsledků pre-testů a post-testů poslechu a čtení Vyhodnocení probíhala v několika částech. Nejprve byl statisticky vyhodnocen rozdíl testového skóre mezi pre-testem a post-testem 1 a mezi pre-testem a post-testem 2 v oblasti poslechu a čtení u jednotlivých skupin A, B, C. Poté následovalo statistické vyhodnocení rozdílu testového skóre mezi pre-testem a post-testem v oblasti písemného projevu u jednotlivých skupin A, B, C. V této části jsou uvedena data, ze kterých lze vyčíst zhoršení testového skóre studentů v oblasti poslechu a částečně čtení u skupin A, B, C. Data byla zpracována pomocí neparametrického Wilcoxonova testu, Data jsou prezentována po skupinách A, B a C. V tabulce 7 vidíme záporné rozdíly mezi párovými hodnotami (v tabulce řádek s písmenem Z) poslechu a čtení pro skupinu A. Znamená to, že testové skóre studentů se zhoršilo. Zda se však zhoršilo statisticky významně, zjistíme pomocí testování následujících hypotéz. Skupina A Test Statisticsa,b Listening PRETESTListening POSTEST1 Z

Signifikance Wilcoxonova testu

Listening PRETEST Listening POSTEST2

Reading PRETESTReading POSTEST1

Reading PRETEST Reading POSTEST2

-4,701c

-4,381c

-1,427c

-,236d

,000

,000

,154

,813

Tabulka 7 Porovnání rozdílů mezi výsledky pre-testů a post-testů v poslechu a čtení u skupiny A

27

Pro skupinu A jsme ověřili následující hypotézy

Pro oblast poslechu: H0:Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny A v poslechu nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny A v poslechu vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,000 < 0,05, H0 zamítáme ve prospěch H1 H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny A v poslechu nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny A v poslechu vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,000 < 0,05, H0 zamítáme ve prospěch H1 Pro oblast čtení: H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny A ve čtení nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny A ve čtení vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,154 > 0,05, H0 nezamítáme H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny A ve čtení nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny A ve čtení vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,813 > 0,05, H0 nezamítáme V tabulce 8 vidíme opět záporné rozdíly mezi párovými hodnotami (v tabulce řádek s písmenem Z) poslechu a čtení pro skupinu B. Znamená to, že testové skóre studentů se zhoršilo. Zda se však zhoršilo statisticky významně, zjistíme pomocí testování následujících hypotéz.

28

Skupina B Test Statisticsa,b Listening PRETESTListening POSTEST1 Z Signifikance Wilcoxonova test

Listening PRETEST Listening POSTEST2

Reading PRETESTReading POSTEST1

Reading PRETEST Reading POSTEST2

-4,647c

-4,475c

-1,397c

-,063c

,000

,000

,162

,949

Tabulka 8 Porovnání rozdílů mezi výsledky pre-testů a post-testů v poslechu a čtení u skupiny B

Pro skupinu B jsme ověřili následující hypotézy Pro oblast poslechu: H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny B v poslechu nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny B v poslechu vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,000 < 0,05, H0 zamítáme ve prospěch H1 H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny B v poslechu nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny B v poslechu vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,000 < 0,05, H0 zamítáme ve prospěch H1 Pro oblast čtení:

H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny B ve čtení nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny B ve čtení vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. 29

Signifikance Wilcoxonova testu = 0,162 > 0,05, H0 nezamítáme H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny B ve čtení nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny B ve čtení vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,949 > 0,05, H0 nezamítáme V tabulce 9 opět vidíme záporné rozdíly mezi párovými hodnotami (v tabulce řádek s písmenem Z) poslechu a čtení pro skupinu C. Znamená to, že testové skóre studentů se také zhoršilo. Zda se však zhoršilo statisticky významně, zjistíme pomocí testování následujících hypotéz. Skupina C Test Statisticsa,b Listening PRETESTListening POSTEST1 Z

Signifikance Wilcoxonova test

Listening PRETEST Listening POSTEST2

Reading PRETESTReading POSTEST1

Reading PRETEST Reading POSTEST2

-4,097c

-4,225c

-2,822c

-1,294d

,000

,000

,005

,196

Tabulka 9 Porovnání rozdílů mezi výsledky pre-testů a post-testů v poslechu a čtení u skupiny C

Pro skupinu C jsme ověřili následující hypotézy: Pro oblast poslechu:

H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny C v poslechu nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny C v poslechu vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,000 < 0,05, H0 zamítáme ve prospěch H1 30

H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny C v poslechu nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny C v poslechu vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,000 < 0,05, H0 zamítáme ve prospěch H1 Pro oblast čtení:

H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny C ve čtení nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny C ve čtení vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,005 < 0,05, H0 zamítáme ve prospěch H1 H0: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 2 skupiny C ve čtení nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. H1: Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 skupiny C ve čtení vykazují statisticky významné zhoršení nebo zlepšení. Signifikance Wilcoxonova testu = 0,196 > 0,05, H0 nezamítáme

Statistické vyhodnocení výsledků pre-testů a post-testu písemného projevu V této části je nutné kromě porovnání výsledků pre-testu a post-testu písemného projevu prezentovat i samotné výsledky post-testu písemného projevu z důvodu lepšího pochopení přírůstku znalostí prezentovaných ve druhé části této kapitoly. Podoba post-testu je v této části prezentována, jako podoba přírůstku znalostí studentů v jednotlivých skupinách A, B, C. Celkových 20 bodů mohl student získat za slovní zásobu, gramatiku a prostředky textové návaznosti, které se měl pomocí výukových opor, předložených jednotlivým skupinám, naučit. Pokud např. student 007 31

dosáhl na pre-testu 14 bodů a na post-testu dosáhl 7 bodů, jedná se o malou míru zlepšení. Pokud by dosáhl na post-testu 14 bodů, jedná se o střední míru zlepšení. V tabulce 10 jsou uvedeny výsledky přírůstku znalostí v post-testu jednotlivých skupin A, B, C z oblasti písemného projevu. Jak tabulka uvádí, nejlepších výsledků na výstupu dosahovali v průměru studenti ze skupiny A. Přírůstek znalostí byl bodován maximálně 20 body. Skupina A Průměr Sm. odchylka

Skupina B

Skupina C

9,27

5,84

7,31

6,108

6,256

5,943

Medián

11

5

8

Počet studentů ve skupině

30

31

32

Tabulka 10 Výsledky post-testu písemného projevu ve skupinách A, B, C

V následující části tabulka 11 zobrazuje výsledná data z mediánového testu. U skupiny A bylo zaznamenáno výrazné zlepšení v písemném projevu na post-testu (šedé zvýraznění) oproti skupinám A a C, kde bylo zaznamenáno více zhoršení, než zlepšení.

32

Počet výskytů pro skupiny A, B, C skupina

Listening_pre - post1

Listening_pre - post2

Reading_pre-post1

Reading_pre-post2

Writing _pre_post

kontrolní skupina

materiály OK

materiály opačné

(30 studentů)

(31 studentů)

(32 studentů)

> Median (počet lepších)

6

6

17

<= Median (počet horších)

24

25

15

> Median (počet lepších)

10

7

17

<= Median (počet horších)

20

24

15

> Median (počet lepších)

8

6

5

<= Median (počet horších)

22

25

27

> Median (počet lepších)

15

9

15

<= Median (počet horších)

15

22

17

> Median (počet lepších)

20

11

15

<= Median (počet horších)

10

20

17

Tabulka 11 Výsledky mediánového testu u všech skupin A, B, C

33

4 SHRNUTÍ VÝSLEDKŮ Ještě před shrnutím výsledků měření v této kapitole si připomeňme význam pojmenování jednotlivých skupina A, B, C, abychom lépe porozuměli zde prezentovaným závěrům. Ve skupině A se nacházeli studenti, kterým byly během pedagogického experimentu předkládány výukové opory dle jejich senzorické preference. Ve skupině B se nacházeli studenti, kterým byly během pedagogického experimentu předkládány výukové opory opačné k jejich senzorické preferenci. Ve skupině C se nacházeli studenti, kterým byly během pedagogického experimentu předkládány výukové opory v neadaptivní formě. Na základě analýzy dat pomocí statistických metod můžeme výsledky měření shrnout následujícím způsobem: 1. Na základě výsledku testu rovnosti můžeme tvrdit, že struktura jazykových úrovní před začátkem pedagogického experimentu ve skupinách A, B, C je srovnatelná (viz kap. 3.2.2). 2. Na základě provedených měření můžeme tvrdit, že mezi skupinami A, B, C existuje nenormálního rozložení dat v počátečních znalostech studentů v poslechu, čtení a písemném projevu a proto budou pro další statistické zpracování dat použity neparametrické testy. 3.

Výsledky poslechu

Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 a pre-testem a posttestem 2 u skupin A, B, C v poslechu vykazují statisticky významné zhoršení. Na toto zhoršení poukazují záporné rozdíly mezi párovými hodnotami (řádek s písmenem Z) v tabulkách 7,8,9. Lze tedy tvrdit, že studenti ve všech skupinách se v poslechu oproti výsledkům pre-testu statisticky významně zhoršili na post-testu 1 i na post-testu 2.

34

4.

Výsledky čtení

Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 a pre-testem a posttestem 2 skupiny A a B ve čtení nevykazují statisticky významné zhoršení ani zlepšení. Rozdíly výsledků mezi pre-testem a post-testem 1 u a skupiny C ve čtení vykazují statisticky významné zhoršení. Na toto zhoršení poukazují záporné rozdíly mezi párovými hodnotami (řádek s písmenem Z) v tabulce 9. Lze tedy tvrdit, že výsledky ve všech skupinách se ve čtení oproti výsledkům pre-testu statisticky významně nezhoršily ani nezlepšily. Výjimkou jsou studenti ve skupině C, kde výsledky mezi pre-testem a post-testem 1 vykazovali statisticky významné zhoršení. 5.

Výsledky písemného projevu

Na základě popisné statistiky (tabulka 10) a mediánového testu (tabulka 11), největší přírůstek znalostí mezi pre-testem a post-testem písemného projevu byl zaznamenán u skupiny A. Nyní je nutné zodpovědět hlavní hypotézu, která se týká cíle této práce. Tato hypotéza zní: Studenti, kteří absolvují výuku anglického jazyka dle individuálního modelu prostřednictvím ICT, s ohledem na jejich senzorické preference, budou ve výuce úspěšnější, než ti, kteří se tímto způsobem nevzdělávají. Na základě učiněných závěrů u výzkumných tvrzení nelze tvrdit, že studenti, kteří se budou učit dle sestaveného modelu v oblasti poslechu a čtení, budou dosahovat lepších studijních výsledků. Předpoklad pro tyto jazykové oblasti se nenaplnil a to ani bezprostředně po skončení výuky ani s časovým odstupem 3 měsíců. Možné důvody, proč se tento předpoklad nenaplnil, jsou uvedeny v závěru této práce. V oblasti písemného projevu se však toto očekávání naplnilo. Studenti ze skupiny A, kteří se učili dle sestaveného modelu, s ohledem na jejich senzorické preference, byli ve výuce úspěšnější, než ti, kteří se tímto způsobem nevzdělávali. 35

Na závěr je třeba si položit několik otázek, které vyplývají ze zjištěných měření v této kapitole. Otázka 1 Čím mohlo být zapříčiněno zhoršení studentů ve všech skupinách v oblasti poslechu? Jedním z důvodů mohla být nedostatečná motivace studentů věnovat úkolům více času, než bylo nezbytně nutné, neboť i když měli studenti na studium předložených výukových materiálů v adaptivní i neadaptivní formě 3 měsíce, většina z nich se výuce začala věnovat na poslední chvíli, ve zkouškovém období, které trvá 3 týdny. Další příčinou mohlo být malé množství pracovních listů, které si studenti měli prostudovat před absolvováním post-testu, který testoval detailnější porozumění testové nahrávky oproti poslechovému pretestu. Tyto nežádoucí vlivy by mohly být také eliminovány měřením učebních výsledků pomocí otevřených odpovědí. Tímto způsobem by se zajistila aktivita studentů nutná pro úspěšné zvládnutí kontrolních testů. Otázka 2 Proč ve čtení nenastalo u studentů takové zhoršení jako v poslechu? Zde bych znovu upozornila na závěry z dílčího výzkumu ohledně senzorických preferencí studentů a jejich jazykových znalostí (viz kapitola 4.2). Tento výzkum prokázal, že studenti bez ohledu na jejich senzorické preference mají více rozvinuty čtenářské schopnosti, než schopnosti poslechové. Pro potřebu zjištění, zda adaptivní opory pro audiální studenty mají pozitivní vliv na jejich učení, by bylo zřejmě nutné vystavit studenty adaptivní výuce delší dobu a s výukovými prvky, které je více přimějí k aktivitě, aby se jejich preferenční schopnosti tzv.„probudily“. Otázka 3 V oblasti písemného projevu dosáhli největšího přírůstku znalostí studenti skupiny A. Otázkou je, čím mohl být zapříčiněn největší pokrok těchto studentů? Mělo na tento přírůstek vliv složení studentů ve skupině A oproti ostatním studentům ve skupinách B a C? 36

Vzhledem k tomu, že struktura jazykových úrovní byla ve všech třech skupinách srovnatelná, tato úvaha byla zamítnuta. Otázka 4 Proč se projevila největší míra zlepšení u všech skupin právě v písemném projevu a ne v ostatních oblastech? Významnou úlohu zde mohl sehrát čas, kdy studenti v oblasti písemného projevu museli věnovat studiu nové slovní zásoby, gramatiky a prostředků textové návaznosti nejvíce času ze všech jazykových oblastí a dále post-test byl založen na aktivním přístupu studentů s minimální možností volit povrchní přístup k výuce.

37

5 ZÁVĚR V předloženém autoreferátu k disertační práci byla představena problematika výuky cizích jazyků prostřednictvím adaptivního eLearningu. Pozornost byla věnována především uplatnění senzorických vlastností v této formě eLearningu. V úvodu byla zmíněna problematika individualizace výuky na obecné úrovni. Následoval popis výzkumného problému a popis cíle disertační práce. Ve druhé kapitole jsme se blíže věnovali teorii učebních stylů na obecné úrovni s přesahem do oblasti výuky cizích jazyků a výběru vhodných učebních stylů pro potřeby diagnostiky senzorických vlastností studenta. Byly zde také definovány dvě skupiny senzorických preferencí studenta, které posloužily v praktické části k ověření cíle této práce. Ve třetí kapitole byly prezentovány cíle, metody, hypotézy a výsledky dílčího výzkumu a pedagogického experimentu. Pro získání výsledků byly použity metody kvantitativního výzkumu pomocí statistického softwaru SPSS IBM. Zvolenými statistickými metodami byly získány nové poznatky, které ověřovaly navržené hypotézy související s hlavním cílem disertační práce. Ve čtvrté kapitole jsme shrnuli výsledky měření dílčího výzkumu a pedagogického výzkumu. Závěry z prezentovaných výzkumů jsou využitelné, jak pro zdokonalování výukových procesů cizích jazyků v adaptivním eLearningu, tak pro didaktické aspekty výuky cizích jazyků.

38

6 LITERATURA POUŽITÁ V AUTOREFERÁTU BAYNE, R. The Myers-Briggs type indicator: a critical review and practical guide. London: Stanley Thornes, 1997. ISBN 07-487-3565-8. COHEN, A. D. and S. J. WEAVER. Styles and strategies-based instruction: a teachers guide. 1st ed. Minneapolis: University of Minnesota, 2006, 193 s. ISBN 0-9722545-4-4. COMRIE, B., S. MATTHEWS a M. POLINSKY. Atlas jazyků: vznik a vývoj jazyků napříč celým světem. Praha: Metafora, 2007. ISBN 97880-7359-129-8. DUNN, R. and T. C SHEA. Learning style and equal protection: the next frontier. The Clearing House. 1991, no. 2, vol. 65, s. 93-95. ISSN 0009-8655. FLEMING, N. The VARK Modalities.VARK-LEARN LIMITED. VARK a guide to learning styles [online]. 2001-2014 [cit. 2014-0808]. Dostupné z: http://www.varklearn.com/english/page.asp?p=categories GARDNER, H. Multiple Intelligences: New Horizons. Completely reviewed and updated. New York: BasicBooks, 2006. ISBN 9780465047680. HENDL, J. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat. Praha: Portál, 2012. ISBN 978-80-262-0200-4. JUNG, C. Psychological types. Princeton: Princeton University Press, 1971. ISBN 06-910-9770-4. JUŘÍČKOVÁ, R. Optimalizace výuky cizích jazyků prostřednictvím eLearningu. Ostrava, 2015. Disertační práce (Ph.D.). Ostravská univerzita v Ostravě, Fakulta pedagogická. LOJOVÁ, G. Styly a strategie ve výuce cizích jazyků. Překlad Kateřina Vlčková. Praha: Portál, 2011. ISBN 978-807-3678-760.

39

MAREŠ, J. Styly učení žáků a studentů. Praha: Portál, 1998. ISBN 807178-246-7. RIDING, J. R. and G. READ. Cognitive style and pupil learning preferences. Educational Psychology. 1996, no1, vol.16, s.81–106. ISSN: 1469-5820. VERMUNT, J. D. Metacognitive, Cognitive and Affective Aspects of Learning Styles and Strategies: A phenomenographic analysis. Higher Education.1996, no 1, vol. 31, s. 25-50. ISSN 0018-1560.

40

7 PUBLIKAČNÍ ČINNOST NEDBALOVÁ, Š. Výzkum možností výuky cizích jazyků ve virtuální realitě. In: Sborník příspěvků z mezinárodní vědecké konference pro doktorandy a mladé vědecké pracovníky. Hradec Králové: MAGNANIMITAS, 2010, s. 673-682. ISBN 978-80-86703-41-1. Podíl autora: 100% NEDBALOVÁ, Š. Metody diagnostiky učebních stylů ve výuce cizích jazyků, fáze I. In: ICTE - Junior. České Budějovice: Universitas Ostravensis, 2010. ISBN 978-80-7394-245-8. Podíl autora: 100% NEDBALOVÁ, Š. Metody diagnostiky učebních stylů ve výuce cizích jazyků, fáze II. In Sborník příspěvků z konference DITECH´11. Hradec Králové: 2011. ISBN 978-80-7435-097-9. Podíl autora: 100% NEDBALOVÁ, Š. Metody diagnostiky učebních stylů ve výuce cizích jazyků. In: ICTE 2011. Rožnov pod Radhoštěm: Universitas Ostravensis, 2011. ISBN 978-80-7394-245-8. Podíl autora: 100% NEDBALOVÁ, Š. a K. KOSTOLÁNYOVÁ. Language Learning in Adaptive LMS. 10th International Scientific Conference on Distance Learning in Applied Informatics. Praha: Wolters Kluwer, 2014. s. 600610. ISBN 978-80-7478-497-2. Podíl autora: 50% NEDBALOVÁ, Š. a K. KOSTOLÁNYOVÁ. Application of sensory modalities in a language learning diagnostics. In: Journal on Efficiency and Responsibility in Education and Science [online]. 2014, no. 2, vol.7, s. 44-52. [cit. 2014-05-13] ISSN 23362375. Dostupné také z: http://www.eriesjournal.com/index.php?idScript=11 Podíl autora: 50% 41

NEDBALOVÁ, Š. a K. KOSTOLÁNYOVÁ. Research results on language learning in adaptive LMS. In: CER Comparative European Research 2015: International Scientific Conference for Ph.D. students of EU countries. [online]. London, 2015. [cit. 2015-03-14]. ISBN 9780-9928772-6-2. Dostupné také z: www.sciemcee.org/library/proceedings/cer/cer2015_proceedings01.pdf Podíl autora: 50% NEDBALOVÁ, Š. a K. KOSTOLÁNYOVÁ. Diagnostics of student´scharacteristics and study materials structure in adaptive languagelearning instruction. In Information and Communication Technology in Education. Ostrava: Ostravská univerzita v Ostravě, 2014. s. 118-127. ISBN 978-80-7464-561-7. Podíl autora: 50% NEDBALOVÁ, Š. a K. KOSTOLÁNYOVÁ. Personalizované učení – učení budoucnosti. In Sborník příspěvků mezinárodní vědecké konference Evropské pedagogické fórum 2013. Aktuální požadavky pedagogiky a psychologie. Hradec Králové: MAGNANIMITAS, 2013. s. 29-38. ISBN 978-80-905243-9-2. Podíl autora: 50% NEDBALOVÁ, Š. a K. KOSTOLÁNYOVÁ. Adaptivní eLearning v procesu výuky cizích jazyků. In Sborník příspěvků z konference a soutěže eLearning 2014. Hradec Králové: Gaudeamus, Hradec Králové, 2014. s. 99-101. ISBN 978-80-7435-481-6. Podíl autora: 50% NEDBALOVÁ, Š. a K. KOSTOLÁNYOVÁ. Návrh struktury výukových opor v adaptivní výuce cizího jazyka. In Sborník mezinárodní Masarykovy konference pro doktorandy a mladé vědecké pracovníky. Hradec Králové: MAGNANIMITAS, Hradec Králové, 2014. s. 2286-2294. ISBN 978-80-87952-07-8. Podíl autora: 50% 42

8 PROFESNÍ ŽIVOTOPIS

ŽIVOTOPIS

Osobní údaje Jméno: Datum narození: Věk: Trvalé bydliště: Mobil: E-mail:

Štěpánka Nedbalová 3.3.1977 38 Jičínská 282/13, Ostrava-Výškovice +420 725 984 092 [email protected]

Vzdělání Dosažené vzdělání: Rok ukončení: Obor: Státní závěrečné zkoušky:

Téma diplomové práce:

Vysokoškolské (Mgr.) 2008 Studia nových médií, Ústav informačních služeb a knihovnictví, Filozofická fakulta, Univerzita Karlova v Praze Informační politika Informační věda Interaktivní média Filozofie a nová média Výzkum možností výuky ve virtuální realitě a v prostředí Second Life

Studium pedagogiky

(doplňkové pedagogické studium) na NIDV, číslo osvědčení: K02-26-20-131/16

Závěrečné zkoušky:

Základy pedagogiky a didaktiky, základy psychologie pro pedagogy Metody a principy výuky cizího jazyka (Aktivity na zlepšení komunikačních dovedností žáků)

Název závěrečné práce:

Certifikace na výuku anglického jazyka: Hodnotitel písemné práce SMZ (číslo: ZH022753), CERMAT, září 2010 Doplněk k k osvědčení – Hodnotitel písemné práce pro žáky s PUP MZ (číslo: DH008689) Hodnotitel ústní zkoušky SMZ (číslo: ZH022754), CERMAT, listopad 2010 Doplněk k osvědčení – Hodnotitel ústní zkoušky pro žáky s PUP MZ (číslo: DH008688) Zadavatel/společná část maturitní zkoušky (číslo: ZZ017673) TEFL (osvědčení o způsobilosti vyučovat anglický jazyk jako cizí jazyk s mezinárodní platností), dotace na kurz: 130 hodin, červenec 2006 Jazyková zkouška CAE (Certificate of Advanced English) – jazyková zkouška z anglického jazyka na úrovní C1 s mezinárodní platností

43