Mechanika umysłu

Mocną stroną e-learningu,  osoba ucząca się otrzymuje taką wiedzę jaką potrzebuje w odpowiednim dla siebie czasie.  Przykładem takiego dopasowania są  kursy o nieliniowej nawigacji, gdzie kursant może pominąć pewne elementy, a pewne przerobić dokładniej. Czy jednak zdobyta wiedza uzupełni jego luki kompetencyjne? Czy zrealizuje w ten sposób cele szkolenia? Zależy to w znacznej mierze od metodyka i projektanta. Powstaje więc problem serwowania takich treści, które usatysfakcjonują osobę uczącą się.

JeÅ›li nie masz doÅ›wiadczenia ze szkoleniami e-learning, to na pewno znasz sytuacjÄ™, gdy “przeszukasz pół Internetu”, a odpowiedzi na frapujÄ…ce pytanie nie znajdziesz. Czy nie lepiej byÅ‚oby, gdyby komputer miaÅ‚ wiedzÄ™ co już wiesz i czego dokÅ‚adnie szukasz?

Choć, po porażce systemów eksperckich wydawało się, że modelowanie umysłu za pomocą logiki jest drogą donikąd, to okazuje się, że pewne tropy są bardzo obiecujące.  W dziedzinie zdalnego nauczania ciekawe jest wykorzystanie inteligentnych systemów wspierających nauczanie (Inteligent Tutoring System).

Są to systemy, które budują profil kursanta na podstawie jego aktywności i na tej podstawie konstruowany jest przebieg szkolenia.  Punktem wyjścia dla zbudowania modelu wiedzy studenta są najczęściej teorie styli uczenia się. Systemy tej klasy, wykorzystując algorytmy Sztucznej Inteligencji śledzą postępy kursanta, by dopasować do nich odpowiednią informację zwrotną, podpowiedzi czy sugestie dotyczące dalszej pracy.  Dzięki temu, nauczyciel przygotowuje treść i śledzi raporty kursantów, a system odpowiada na indywidualne potrzeby kursantów. Tym samym treści edukacyjne dostosowywane są do ucznia, a nie na odwrót.

Na polskim rynku rozwiązań e-learningowych nie spotkałem się z tego typu oprogramowaniem. Jeśli znasz jakiś, będę wdzięczny za umieszczenie komentarza (najlepiej z linkiem). W wielu szkołach średnich w Stanach Zjednoczonych wykorzystywany jest natomiast Cognitive Tutor, wspomagający naukę matematyki. Poza oczywistymi korzyściami z użycia technologii np. automatyczną oceną wykonania, zapewnia np. prezentację problemu na wiele sposobów.

Zasadnicza architektura ITS’ów skÅ‚ada siÄ™ z czterech poÅ‚Ä…czonych modułów:

1. interfejsu graficznego służącego komunikacji kursant-system
2. bazy wiedzy, będącej poznawczym modelem wiedzy eksperta zapisanej formalnie
3. profil studenta zbierający informację o jego działaniach i wynikach
4. moduł tutora zapewniający prezentację zadań, informacji zwrotnych czy podpowiedzi zgodnie z danymi z profilu studenta

W niektórych kursach można znaleźć wirtualnego mentora, który jest animowanym przewodnikiem po kursie i motywuje kursantów. Interesujące wydaje się połączenie jego dotychczasowej roli z modułem tutora. Dzięki temu wirtualny przewodnik nie tylko prowadzi, ale również wie kogo prowadzi.

Wykorzystanie chatterbotów ma swoje ograniczenia, ale w przypadku e-learningu zakres wiedzy bota nie musi dotyczyć “życia w ogóle”, ale fragmentu wiedzy, którego dotyczy szkolenie.  Wirtualni asystenci, którzy porozumiewajÄ… siÄ™ z użytkownikiem jÄ™zykiem naturalnym mogliby pomagać w poruszaniu siÄ™ po kursie, wyszukiwaniu informacji lub wspierać i motywować kursantów.

Zobacz jak radzÄ… sobie najlepsze programy symulujÄ…ce konwersacjÄ™ na konkursie Loebnera:

Kursant otrzymuje przyjazne (niekiedy zabawane) i co ważne naturalne środowisko komunikacji z systemem, a odpowiedzialni za kurs garść cennych danych z zapisów rozmowy.

Co sądzicie o tego typu rozwiązaniach w kontekście zdalnej edukacji? Czy faktycznie warto inwestować środki w systemy profilujące w ten sposób kursantów czy też sam kursant najlepiej wie co jest dla niego dobre?

Zapraszam do dyskusji!