адаптивные модели
Программированное обучение

Также: автоматизированное обучение или адаптивное обучение

Программированное обучение — это модель обучения, при которой студент овладевает знаниями или навыками, проходя специально разработанную фиксированную или адаптивную последовательность шагов по усвоению и отработке этих знаний и получая обратную связь по ходу прохождения.

Каждый шаг (блок) разработанной программы обучения состоит из пяти этапов:
  1. Предъявление студенту небольшой порции учебного материала.
  2. Усвоение и отработка студентом предложенного материала.
  3. Выполнение студентом задания, направленного на проверку усвоения материала
  4. Получение студентом обратной связи о правильности выполнения задания.
  5. Определение следующего шага и переход студента к нему.
Существует несколько видов алгоритмов перехода от одного блока программы к другому.

Линейный алгоритм
  • учебный материал делится на маленькие порции;
  • уровень трудности материала достаточно низкая (5% неправильных ответов);
  • задания, как правило, открытого типа (ввод текста, а не выбор варианта);
  • студент сразу может проверить правильность выполнения задания;
  • последовательность «выдачи» порций фиксирована и не зависит от правильности выполнения заданий;
  • дифференциация обучения проявляется только в продолжительности прохождения программы.

Разветвленный алгоритм
  • достаточно большие порции материала и достаточно трудные задания для проверки его усвоения;
  • последовательность «выдачи» порций зависит от результатов выполнения заданий;
  • если студент не справился с заданием, то он переходит к порции попроще, где материал объясняется подробнее;
  • усвоение материала проверяется, как правило, закрытыми вопросами;
  • выбор любого варианта ответа сопровождается пояснением (почему выбор правильный или неправильный);
  • дифференциация обучения проявляется в разных путях (последовательностях) прохождения программы.

Адаптивный алгоритм
  • постоянно поддерживается оптимальный для конкретного студента уровень трудности материала, вычисляемый автоматизировано;
  • программа обучения «адаптируется» к студенту по ходу ее прохождения им.

Роль преподавателя в программированном обучении сводится к минимуму — к отслеживанию психологического состояния слушателя, анализу эффективности поэтапного освоения им учебного материала, и, в случае необходимости, регулированию программы.

Методологическими основами программированного обучения являются теории бихевиоризма и кибернетики.

При разработке сценариев программированного обучения выстраивается бихевиористская логика: стимул (некая порция учебного материала) — реакция студента (его ответ в задании) — обратная связь (сообщение о правильности выполнения задания или об ошибке). Кибернетика изучает проблемы оптимального и целенаправленного управления сложными системами или процессами, происходящими в «черных ящиках», к которым можно отнести и мозг студента, усваивающий некие знания.

Кибернетики считают, что студент за 20 минут занятия должен получить примерно 50 подкреплений, насколько правильно усваиваются им знания, т. е. примерно через каждые полминуты в сознание студента должен поступить сигнал «да» или «нет».

Программированное обучение целесообразно применять в том случае, когда:
  • содержание, подлежащее усвоению, можно структурировать и разделить на некие элементы (порции);
  • усвоение содержания можно проверить тестовыми заданиями с автоматической проверкой;
  • можно и/или нужно минимизировать субъективный фактор взаимодействия студентов с преподавателем в процессе обучения.

Нет специфических требований или ограничений относительно аудитории данной модели обучения. Оценивание и предоставление студенту обратной связи является неотъемлемым, встроенным элементом модели программированного обучения. К оцениванию в рамках данной модели применимы все принципы и правила, которые применимы для любых тестовых форматов оценивания.
Mastery learning

Модель обучения, подразумевающая достижение «мастерства» по конкретной теме как главное условие перехода к следующей. Позволяет студентам учиться в их темпе с учетом стартовой «базы», доступного времени и учебных навыков.

Где используют
Академия Хана (Khan Academy).

Как работает
Главная идея модели: обучение — это набор последовательных шагов и, чтобы пройти к следующему и успешно с ним справиться, нужно на должном уровне освоить предыдущий. Студент проходит курс в своем темпе. После изучения теории сталкивается с ассессментом. Нужно набрать определенное количество правильных решений, чтобы тема считалась освоенной. Без этого система или преподаватель не перейдет к следующей теме. Студенту нужно будет перепроходить ассессмент до тех пор, пока он не будет пройден на нужном уровне.

Вариация 1: решить правильно N заданий в целом в ассессменте.
Вариация 2: решить правильно с первого раза N упражнений в ряд (mastery learning в Khan Academy до ≈2018 года).

Как применить
Можно давать в перевернутых классах как часть самостоятельного изучения темы. В офлайне можно давать как часть домашки, а к занятию собирать срез данных о том, насколько каждый студент справился с предварительным обучением.

Подготовка
  1. Составить граф знаний.
  2. Определить общий порог мастерства — принцип прохождения «уровней» — и уточнить его для каждого сегмента знаний. Практики подхода рекомендуют ставить побольше (например, если есть выбор между 70 и 80%, лучше выбрать 80%).
  3. Собрать банк заданий — чтобы новые задания не дублировались.
  4. Собрать оценочные задания в паки.

Проведение
  1. Студент проходит входной ассессмент, чтобы определить уровень по разным навыкам.
  2. Начинает учиться на наиболее раннем, еще не закрытом уровне.
  3. Когда доходит до ассессмента, проходит повторный ассессмент в объеме, пропорциональном развитости навыков.

Исследования на тему:
  • S. A. Anderson, «Synthesis of Research on Mastery Learning», 1994;
  • J. Hattie, «Visible Learning: A Synthesis of Over 800 Meta-analyses Related to Achievement», 2009.

Рекомендации по применению
Использовать для программ, в которых критично получить не ниже минимального уровня успеваемости с неограниченным временем на достижение. Итоговая оценка происходит через этот бесконечный ассессмент — если студент прошел его и перешел на следующий уровень, значит, достиг нужного уровня успеваемости.


На главную альманаха →
Предыдущая глава →
полезные материалы от School of Education
также вас может заинтересовать
Вдохновляющие дискуссии и лекции наших преподавателей, а также книга, охватывающая все аспекты проектирования программ, соавтором и составителем которой стала Соня Смыслова, сооснователь и куратор School of Education
подпишитесь на рассылку альманаха
Чтобы первыми получать свежие материалы прямо на почту