Podrška personaliziranom učenju u STEM području temeljena na obrazovnim personama i preporukama
Puni naziv projekta: Podrška personaliziranom učenju u STEM području temeljena na obrazovnim personama i preporukama
Šifra projekta: uniri-iskusni-drustv-23-9
Financiranje: Sveučilište u Rijeci
Trajanje projekta: 1 godina (od 10.5.2024.)
Voditeljica projekta: prof. dr. sc. Martina Holenko Dlab
Institucija: FIDIT, Sveučilište u Rijeci
Cilj je projekta istražiti mogućnosti podrške personaliziranom učenju za STEM područje određivanjem preporuka temeljenih na karakteristikama studenata i obrazovnim personama.
Obrazovne persone
Obrazovne persone su reprezentacije podgrupa studenata kojima se opisuje karakteristike i interese s ciljem boljeg razumijevanje njihovih potreba, a koje u kombinaciji s podacima koji se dinamički mijenjaju i kontinuirano prikupljaju u model studenta (npr. razina znanja, napredak) omogućuju personalizaciju. Mogući način je preporučivanjem osobnih putova učenja pri čemu se aktivnosti e-kolegija i njihov slijed razlikuju za pojedine studente u ovisnosti o njihovom predznanju, stilovima učenja i dr. karakteristikama. To može uključivati pregledavanje dodatnih resursa u odgovarajućim formatima, aktivnosti učenja s odgovarajućim suradnicima, interakciju s razgovornim agentom, kontinuirane aktivnosti vrednovanja i sl.
Razgovorni agenti
Razgovorni agenti mogu pružiti podršku studentima pri usvajanju složenih koncepata u području STEM-a jer omogućuju dinamičko generiranje odgovora temeljem velikih jezičnih modela (npr. GPT-4, Bard i Bing), dostupni su u bilo koje vrijeme i stimuliraju interaktivnu konverzaciju te aktivnost studenata [4]. Temelje se na generativnoj umjetnoj inteligenciji za koju se očekuje da će biti neizostavni dio pri obavljanju poslova 21. stojeća. Kvaliteta odgovora jezičnog modela je povezana sa strukturom i preciznošću upita pa se studentima može pomoći da efikasno komuniciraju s razgovornim agentima preporučivanjem odgovarajućih naredbi izraženih u prirodnom jeziku (engl. prompts). Pritom se tu interakciju može personalizirati prema karakteristikama studenta .
Kontekst istraživanja
Istraživanje se zasniva na suvremenom pristupu e-učenju u kojem su studenti aktivni sudionici koji tijekom aktivnosti e-kolegija koriste okruženje za e-učenje s različitim alatima (sustav za e-učenje, repozitoriji digitalnih materijala za učenje, digitalni alati, razgovorni agenti,…). Osim poticanja studenata na aktivnost i suradnju s ciljem ostvarivanja ishoda učenja, istraživanje naglašava potrebu za personalizacijom tog procesa njihovim individualnim karakteristikama korištenjem sustava ELARS kao dijela okruženja za e-učenje.
Obrazovni sustav preporučivanja ELARS razvijen je na Fakultetu informatike i digitalnih tehnologija te verificiran u radu sa studentima. Omogućuje nastavnicima dizajniranje slijeda aktivnosti e-kolegija, provođenje provjera znanja iz STEM područja te praćenje rezultata. Određivanjem preporuka suradnika, aktivnosti i alata te savjetima za uspješno ostvarivanje ishoda učenja, proces učenja se personalizira individualnim karakteristikama studenata.
Tijekom prijašnjih istraživanja uočena je potreba za uvođenjem novih vrsta preporuka kojima će se podržati osobni putovi učenja i efikasnija interakcija s razgovornim agentima (engl. chatbots) pri usvajanju složenih koncepata u STEM području. Istražit će se može li se na taj način povećati motivaciju za učenje studenata te im omogućiti uspješnije ostvarivanje ishoda učenja.
Ciljevi istraživanja
Opći cilj je usklađen s ciljem dosadašnjih istraživanja projektnog tima, a to je podizanje kvalitete obrazovanja uvođenjem inovativnih pedagoških pristupa i računalnih tehnologija za e-učenje.
Specifični ciljevi projekta usmjereni su na unaprjeđenje podrške personaliziranom učenju za STEM područje određivanjem preporuka temeljenih na karakteristikama studenata i obrazovnim personama: preporukama osobnih putova učenja i preporukama promtova za interakciju s generativnom umjetnom inteligencijom.
Model istraživanja
Predloženim istraživanjem nastavlja se rad istraživačkog tima usmjeren uvođenju inovativnih pedagoških pristupa i računalnih tehnologija za e-učenje u STEM području. Kao temeljni metodološki pristup će se i dalje koristiti istraživanje temeljeno na dizajnu (eng. design-based research, DBR) koje uključuje iterativno unaprjeđivanje rješenja vođeno suradnjom između istraživača i praktičara tj. nastavnika koji će ta rješenja primijeniti u praksi.
Tijekom posljednjeg ciklusa DBR-a uočena je potreba za preporučivanjem osobnih putova učenja u ovisnosti o karakteristikama studenata kao što su predznanje, preferirani kanal primanja informacija, ciljevi i dr. s ciljem povećanja motivacije i uspješnijeg ostvarivanja ishoda učenja. Stoga se ovim istraživanjem nastavljaju unaprjeđenja sustava u tom pravcu.
Aktivnosti koje se planiraju u novom ciklusu DBR-a tijekom ovog jednogodišnjeg projekta rezultirat će:
- izvješćem o istraživanju pristupa primjene obrazovnih persona za personalizaciju učenja
- osmišljenim postupcima i algoritmima određivanja i prikaza preporuka temeljenih na obrazovnim personama
- razvijenim poboljšanim programske komponentama sustava ELARS
- izrađenim dizajnima e-učenja kojima se uvodi personalizacija procesa učenja temeljena na obrazovnim personama i preporukama
- diseminacijom projektnih rezultata.
Nakon završetka ovog jednogodišnjeg projekta provest će se iterativno testiranje u praksi čime će se rezultati verificirati u stvarnoj okolini i postaviti temelji za buduća istraživanja i projektne prijave.
Istraživački tim
- izv. prof. dr. sc. Martina Holenko Dlab, voditeljica projekta
- prof. dr. sc. Nataša Hoić-Božić
- dr. sc. Gordan Đurović
- dr. sc. Marijana Živić Đurović
- Ivan Tudor, doktorand
- doc. dr. sc. Marko Horvat, vanjski suradnik s FER-a