W ostatnich latach wiele uwagi poświęca się nauczaniu przedmiotów ścisłych i przyrodniczych. Świadczy o tym między innymi raport Komisji Europejskiej z roku 2012, który zakładał, że w Europie do roku 2020 spadnie odsetek uczniów o niedostatecznym poziomie umiejętności w zakresie czytania, matematyki oraz nauk ścisłych i przyrodniczych. Potrzeba modernizacji dydaktyki przedmiotów ścisłych i przyrodniczych była związana z wynikami uzyskanymi przez uczniów w dwóch międzynarodowych badaniach: TIMSS i PISA. TIMSS (Międzynarodowe Badanie Wyników Nauczania Matematyki i Nauk Ścisłych) mierzy wyniki uczniów czwartej i ósmej klasy w zakresie matematyki i przedmiotów ścisłych. Z kolei PISA (Program Międzynarodowej Oceny Uczniów) bada wiedzę i umiejętności 15-letnich uczniów w zakresie czytania, matematyki i przedmiotów ścisłych. Zgodnie z założeniami Komisji Europejskiej poprawa sytuacji miała nastąpić poprzez działania w obszarach: organizacji i treści programu nauczania, motywacji uczniów do nauki, podnoszenia umiejętności nauczycieli.
Wyniki ostatniego badania TIMSS z 2019 roku wykazały, że polscy uczniowie klas czwartych zajęli 26. miejsce w matematyce i 16. w naukach przyrodniczych (Sitek, 2020). Poprzednia ocena (w 2015 roku) wypadła znacznie lepiej. Wówczas uczniowie z Polski uplasowali się odpowiednio na 17. i 9. miejscu w rankingu (Konarzewski i Bulkowski, 2016). Ocena postaw uczniów wobec matematyki i przyrody wykazała, że bardzo dobrze ocenili przystępność prowadzenia lekcji przez swoich nauczycieli, choć co piąty z nich przyznał, że nie rozumie wszystkiego, co mówi nauczyciel. 30% polskich uczniów uznało matematykę za nudną, a 22% takie zdanie miało o przyrodzie. Jeden na trzech uczniów sądził, że matematyka jest dla niego trudniejsza niż dla kolegów z klasy, a jeden na czterech miał takie zdanie o przyrodzie (Sitek, 2020). Na podstawie analizy wyników oraz opinii uczniów można przyjąć, że potrzeba zmian w nauczaniu matematyki i przedmiotów ścisłych z roku 2012 nie uległa dezaktualizacji. Tym bardziej, że rok szkolny 2019/20 oraz 2020/21 okazały się wyzwaniem dla całego systemu edukacji w Polsce. Pandemia koronawirusa SARS-CoV-2 uwidoczniła problemy nauczycieli, uczniów i ich rodziców. Ci ostatni zostali zaangażowani w nauczanie w większym stopniu niż dotychczas. Badania (Ptaszek i in., 2020) wykazały, że ponad połowa uczniów ocenia lekcje prowadzone zdalnie jako mniej atrakcyjne niż te prowadzone kontaktowo, przed pandemią. Z kolei nauczyciele najczęściej pracują metodami podającymi, takimi jak wyświetlanie filmu, prezentacji. Zdecydowanie rzadziej korzystają z metod aktywizujących, na przykład quizów czy wspólnej pracy online. Zapewne ta sytuacja nie sprzyja zaangażowaniu uczniów w uczenie się przedmiotów z dziedziny science. A dlaczego jest to tak ważne?
W perspektywie długoterminowej strategia nauczania Przedmiotów, o których mowa, przekłada się na liczbę specjalistów w branży technicznej na rynku. Według ostatnich danych Głównego Urzędu Statystycznego (2019), w roku akademickim 2018/2019 na uczelniach kształciło się 1 230,3 tysięcy osób. W tym 22% studentów wybrało biznes, administrację i prawo, 17,2% osób – technikę, przemysł, budownictwo, a 11,5% studentów preferowało ex aequo nauki społeczne, dziennikarstwo i informację oraz zdrowie i opiekę społeczną. Tylko 4,1% studentów kształciło się na kierunkach obejmujących nauki przyrodnicze, matematykę, statystykę oraz tyle samo wybrało technologie teleinformacyjne.
Zaangażowanie uczniów w uczenie się, czyli model uczenia się przez doświadczenie
Nudni nauczyciele, którzy nie potrafią przekazywać wiedzy w atrakcyjny sposób, są ogromnym zagrożeniem dla edukacji! Przypominają roboty, zaprogramowane do wykonania określonych czynności. A edukacja jest kreowaniem umysłów.
Na zaangażowanie uczniów w działania edukacyjne składa się ich motywacja behawioralna, emocjonalna i poznawcza (Fredricks, 2014). Uczniowie nie angażują się w zajęcia, które w ich opinii nie są warte poświęcenia czasu i wysiłku (Fredricks i in., 2004). Z tego względu warto nadawać lekcjom szersze znaczenie, odwołując się przy tym do wiedzy i wcześniejszych doświadczeń uczniów.
Model uczenia się przez doświadczenie (ang. Experiential Learning Model), powszechnie nazywany Cyklem Kolba, znany jest od ponad 30 lat. Opiera się na założeniach, że wiedzę zdobywa się poprzez doświadczenie, praktykę, a konkretnie: doświadczenie skłania do refleksji, na podstawie której tworzy się abstrakcyjne reguły generalizujące, jakie służą do opisu tego doświadczenia i innych, podobnych zdarzeń. W ten sposób powstaje pewna wiedza będąca już testowana w praktyce. W efekcie pojawiają się nowe doświadczenia, skłaniające do dalszych refleksji (rys. 1).
Według P. Honeya i A. Mumforda, (1986), każdy z etapów w Cyklu Kolba odpowiada konkretnemu stylowi uczenia się, który można określić, odpowiadając na 80 opracowanych przez nich pytań. Etap doświadczenia odpowiada osobom nazywanym aktywistami, działaczami (ang. activists), refleksji – analitykom (ang. reflectors), wiedzy – teoretykom (ang. theorists), a zastosowania – pragmatykom (pragmatists) (Honey, Mumford, 1986) (tab. 1).
Tab. 1. Preferencje w zakresie uczenia się i stosowania wiedzy. Charakterystyka w odniesieniu do modelu uczenia się poprzez doświadczenie
Każdy etap w Cyklu Kolba odpowiada innym preferencjom w zakresie uczenia się i pozwala nie tylko na zaangażowanie zróżnicowanej grupy uczniów w zdobywanie przez nich nowych umiejętności, wiadomości, ale również wspieranie ich autonomii w procesie uczenia.
Uczenie się przez doświadczenie z wykorzystaniem symulacji
Zazwyczaj rolą nauczyciela jest znalezienie możliwości adaptacji koncepcji/modeli dotyczących procesów nauczania i uczenia się do aktualnych warunków środowiska szkolnego, w którym to spotyka się z uczniem. Jednym ze sposobów zastosowania Cyklu Kolba w dydaktyce może być wykorzystanie symulacji.
Pojęcie symulacji ma szerokie znaczenie, począwszy od manipulacji zmiennymi w środowisku wirtualnym (Wilson, 2016), przez interaktywne wizualizacje doświadczeń edukacyjnych (Plass i in., 2009), aż po animacje komputerowe zjawisk naukowych, które obejmują modele, symulacje i wirtualne eksperymenty naukowe (Linn i in., 2011). Wykorzystanie symulacji w nauczaniu przedmiotów z dziedziny science wspomaga zdobywanie przez uczniów podstawowej wiedzy, rozwój myślenia abstrakcyjnego i refleksyjnego, motywację i zaangażowanie (por. Falloon, 2019). Co ciekawe, dotyczy to zarówno nastolatków, jak i uczniów edukacji wczesnoszkolnej.
Badania G. Falloona (2019) obejmowały wykorzystanie symulacji w nauczaniu 5-letnich uczniów szkoły podstawowej z Nowej Zelandii. Tematyka badań dotyczyła energii elektrycznej. Zgodnie z metodyką Cyklu Kolba, Falloon wykorzystał symulacje jako etap doświadczania. Korzystając z ogólnie dostępnych symulacji, uczniowie za pomocą tabletu wykonywali proste zadania, jakie przybliżały im podstawowe procedury i koncepcje budowy obwodów, w tym sterowanie prądem, przepływem prądu, obwodami szeregowymi, równoległymi oraz napięciem i rezystancją. Zaangażowanie uczniów na tym etapie sprawiło, że dzięki obserwacji symulowanych zdarzeń, byli zdolni do budowania własnych koncepcji i teorii, choć ich wiedza przed rozpoczęciem symulacji była znikoma. Większość z nich nie miała pojęcia, jak działają urządzenia elektryczne oraz skąd czerpią energię do pracy. Tylko jeden chłopiec (syn elektryka – według przypuszczeń nauczycielki) wiedział, że w ścianie biegną przewody elektryczne. Pozostali uczniowie wiedzieli, że istnieje elektryczność, nad ulicami biegną linie energetyczne, ale nie łączyli z nimi włącznika światła w budynku. W większości przypadków uczniowie zbudowali swoją wiedzę na temat konstruowania i działania obwodów elektrycznych na podstawie obserwacji zdarzeń podczas prowadzonych symulacji, a nie koncepcji naukowych.
Symulacje komputerowe versus doświadczenia laboratoryjne
T. Wang i Y. Tseng (2018) porównali efektywność uczenia się na temat zmian stanów skupienia wody, koncentrując się na pojęciach parowania i kondensacji z wykorzystaniem (1) doświadczeń fizycznych, (2) wirtualnych symulacji oraz (3) doświadczeń fizycznych poprzedzonych symulacjami. Badanie objęło ponad 200 uczniów klasy 3 szkoły podstawowej. Stwierdzono, że wykorzystanie wirtualnych symulacji oraz doświadczeń fizycznych poprzedzonych symulacjami poprawiło wiedzę uczniów na temat parowania i kondensacji w wyższym stopniu, niż miało to miejsce przy zastosowaniu jedynie doświadczeń fizycznych.
Wiedząc, że uczenie się przedmiotów ścisłych z wykorzystaniem symulacji, wirtualnych laboratoriów przynosi większe korzyści niż obserwacje i doświadczenia prowadzone w fizycznych laboratoriach – również starszym uczniom (por. Gnesdilow i in., 2016) – należy zastanowić się nad skalowaniem takich rozwiązań w polskich szkołach.
Perspektywy nauczania przedmiotów z dziedziny science z wykorzystaniem symulacji komputerowych w Polsce
Prawdopodobnie wykorzystanie symulacji komputerowych, wirtualnych laboratoriów w polskich szkołach będzie rosło w kolejnych latach, między innymi ze względu na łatwy dostęp do nowoczesnych technologii oraz kształcenie uczniów głęboko zakorzenionych w społeczeństwie informacyjnym. Niewątpliwie atutem wirtualnych symulacji jest możliwość ich zastosowania w przypadku zdalnej edukacji zarówno w trybie synchronicznym, jak i asynchronicznym. Odpowiednio dobrane narzędzia, połączone w większe systemy, mogą wspierać pracę grupową nad poznaniem mechanizmów symulowanego zjawiska (Prauzner, 2017). W wirtualnej przestrzeni uczniowie mogą obserwować nawet najbardziej złożone zjawiska, analizować procesy z natury wolno- lub szybkozmienne, których bezpośrednia obserwacja w rzeczywistości byłaby trudna lub niemożliwa (Raczyńska, 2010).
Podstawa programowa z biologii dla uczniów szkół ponadpodstawowych zakłada, że uczeń: „[…] rozpoznaje (na modelu, schemacie, rysunku) rodzaje połączeń kości i określa ich funkcje; rozpoznaje (na modelu, schemacie, rysunku) kości szkieletu osiowego, obręczy i kończyn”. Być może w przyszłości modele, schematy, rysunki zostaną zastąpione interaktywnymi, trójwymiarowymi symulacjami komputerowymi, do których mają dostęp studenci medycyny w centrach symulacji. Prawdopodobnie przeciętny uczeń zamiast wyjaśniać na podstawie schematu proces krzepnięcia krwi, przeprowadzi jego symulację. Dzięki technologii uczniowie mogliby doświadczać, zdobywać nową wiedzę i umiejętności, łamiąc dotychczasowe ograniczenia, wśród których wymienia się również zbyt wysokie koszty przeprowadzenia eksperymentu, brak sprzętu i bazy materiałowej do jego realnego wykonania (Raczyńska, 2010).
Korzystanie podczas lekcji z symulacji, wirtualnych laboratoriów nie musi wiązać się z wyposażeniem szkoły w wysokiej klasy sprzęt. Zwykle wystarczy dostęp do Internetu oraz komputerów. Część symulacji edukacyjnych udostępniona jest na zasadzie otwartych zasobów edukacyjnych. Autorka cyfrowego projektu Biology Simulations [www.biologysimulations.com], Jolene Pappas, poszła o krok dalej i przygotowała materiały, które nauczyciel może dowolnie modyfikować, przystosowując do własnych potrzeb. Biology Simulations wychodzi naprzeciw tematom z zakresu genetyki, ekologii, ewolucji, ale można w nim znaleźć również symulacje obejmujące mniejsze obszary tematyczne, jak choćby oddychanie komórkowe. Oprócz tematycznych wirtualnych laboratoriów jak na przykład: wspomniany Biology Simulations, Physics Simulations [www.myphysicslab.com] (interaktywne symulacje fizyczne), ChemReaX [www.sciencebysimulation.com] (modelowanie i symulacje reakcji chemicznych), Energy3D [http://energy.concord.org/] (narzędzie inżynieryjne do projektowania budynków i elektrowni, które wykorzystują energię odnawialną do osiągnięcia zrównoważonego rozwoju), istnieją także prawdziwie multidyscyplinarne platformy (przegląd symulacji i wirtualnych laboratoriów działających jako otwarte zasoby edukacyjne dostępny jest tutaj: https://libguides.mines.edu/oer/simulationslabs). Do największych należy założona przez Carla Wiemana PhET Interactive Simulations [phet.colorado.edu]. To ponad 806 milionów symulacji z zakresu chemii, fizyki, matematyki, biologii, nauk o Ziemi zaprojektowanych na podstawie wyników badań nad sposobem uczenia się uczniów. Każdy nowy produkt PhET podlega testom uczniów, nim zostanie udostępniony szerszemu gronu odbiorców. Dzięki temu, świat wirtualny może być sprzymierzeńcem w angażowaniu uczniów do poznawania i rozumienia nieznanych zjawisk.
Wykorzystanie symulacji w nauczaniu przedmiotów z dziedziny science może podnieść efektywność zaangażowania uczniów w proces uczenia się, a w konsekwencji poprawić ich wyniki. Dlaczego? Konfucjusz powiedział: „Powiedz mi, a zapomnę, pokaż mi, a zapamiętam, pozwól mi zrobić, a zrozumiem”. Udostępnienie uczniom wirtualnej przestrzeni do symulacji otaczających ich zjawisk, to pozwolenie im na „zrobienie”, na doświadczanie nowych zdarzeń, tworzenie koncepcji i teorii, które będą mogli wielokrotnie testować.
Bibliografia
- Falloon G. (2019). Using simulations to teach young students science concepts: An Experiential Learning theoretical analysis. Computers & Education, nr 135, s. 138-159.
- Fredricks J.A. (2014). Eight Myths of Student Disengagement: Creating Classrooms of Deep Learning. Los Angeles, Corwin.
- Fredricks J.A., Blumenfeld P.C., Paris A.H. (2004). School engagement: Potential of the concept, state of the evidence. Review of Educational Research, nr 74(1), s. 59-109.
- Główny Urząd Statystyczny (2019). Szkolnictwo wyższe w roku akademickim 2018/2019
- (wyniki wstępne). [online]. https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/edukacja/edukacja/szkolnictwo-wyzsze-w-roku-akademickim-20182019-wyniki-wstepne,8,6.html [dostęp z dn. 15.01.2021].
- Gnesdilow D., Fathema N., Lin F., Kang S., Dornfeld C. i Puntambekar S. (2016). Exploring middle school students’ science learning and discourse in physical and virtual labs. [in:] Looi C-K., Polman J.L., Reimann P., Cress U. (red.) International Society of the Learning Sciences (ISLS) 2, 950-953, 12th International Conference of the Learning Sciences: Transforming Learning, Empowering Learners, ICLS 2016, Singapore, Singapore, 6/20/16.
- Honey P., Mumford A. (1986). Learning Styles Questionnaire. Peter Honey Publications Ltd.
- Kolb D.A. (1984). Experiential learning: experience as the source of learning and development. Englewood Cliffs, NJ, Prentice Hall.
- Komisja Europejska/EACEA/Eurydice (2012) Nauczanie przedmiotów ścisłych i przyrodniczych w Europie: polityka, praktyka i badania naukowe. Dostęp 12.01.2021. [http://publications.europa.eu/resource/cellar/bae53054-c26c-4c9f-8366-5f95e2187634.0004.01/DOC_1]
- Konarzewski K., Bulkowski K. (red.) (2016). TIMSS 2015. Wyniki międzynarodowego badania osiągnięć czwartoklasistów w matematyce i przyrodzie, Warszawa, Instytut Badań Edukacyjnych.
- Linn M., Chang H., Chiu J., Zhang Z. i McElhaney K. (2011). Can desirable difficulties overcome deceptive clarity in scientific visualisations? [in:] Benjamin A. (red.) Successful remembering and successful forgetting: A festschrift in honor of Robert A. Bjork. NJ, Psychology Press, s. 235-258.
- Plass J., Homer B., Hayward E. (2009). Design factors for educationally effective animations and simulations. Journal of Computing in Higher Education, 21(1), s. 31-61.
- Prauzner T. (2017). Innowacyjność kształcenia z wykorzystaniem symulacji interaktywnych w aspekcie przygotowania człowieka do funkcjonowania w obecnej rzeczywistości. Problemy Profesjologii, nr 1, s. 145-156.
- Ptaszek G., Bigaj M., Dębski M., Pyżalski J., Stunża G.D. (2020). [ online] Zdalna edukacja – gdzie byliśmy, dokąd idziemy? Wstępne wyniki badania naukowego „Zdalne nauczanie a adaptacja do warunków społecznych w czasie epidemii koronawirusa”, Warszawa, licencja CC.
- Raczyńska M. (2010). Symulacja komputerowa w procesie kształcenia. Dydaktyka Informatyki, nr 5, s. 94-104.
- Sitek M. (red.) (2020). TIMSS 2019. Wyniki międzynarodowego badania osiągnięć czwartoklasistów w matematyce i przyrodzie, Warszawa, Instytut Badań Edukacyjnych.
- Wang T., Tseng Y., (2018). The comparative effectiveness of physical, virtual, and virtual-physical manipulatives on third-grade students’ science achievement and conceptual understanding of evaporation and condensation. International Journal of Science and Mathematics Education, nr 16(2), s. 203-219.
