Úvodní stránka
Přehled článků
Odkazník
Metodická pomoc
O Spomocníkovi
RSS RSS
Titulka RVP > Úvodní stránka Spomocníka > Data mining – „těžba dat“ ve školství

Ikona informativni

Data mining – „těžba dat“ ve školství

Autor: David Mikoláš
Článek je součástí Učitelského spomocníka na adrese https://spomocnik.rvp.cz.
Anotace: Reflexe účastníka kurzu RVP "Vzdělávací technologie pro 21. století" po prostudování problematiky 6. lekce, jež nesla název Aktuální metody hodnocení výukových výsledků.
Klíčová slova: USA, hodnocení, testování, daty řízené školství, hybridní školy, RVP_VT21
Zařazení do seriálu: Tento článek je zařazen do seriálu Kurz RVP_VT21.

Ostatní články seriálu:

Text článku:

„Dlouhou dobu učitel hodnotil, nyní si bude muset zvyknout na to, že bude hodnocen také on.“

Virtuální výukové prostředí a vytěžování velkých dat

Na základě čeho poznám, zda je škola kvalitní? Podle počtu počítačů a interaktivních tabulí v učebnách? Podle sbírky map v kabinetech dějepisu a zeměpisu? Podle výzdoby na chodbách? Podle chvalozpěvů v regionálním tisku? Podle toho, co říkají moji známí, kteří svou ratolest na škole měli nebo mají? Nikoli ani v jednom ze jmenovaných příkladů. Odpověď na svou otázku mohu nalézt v datech zahrnujících skutečné výukové výsledky žáků dané školy. Ty se tradičně získávají písemným testováním a ústním zkoušením. Existuje ale i jiná možnost. Tu představuje virtuální výukové prostředí, které dokáže vytěžit velké množství dat o každém žákovi. Jako typický příklad si můžeme uvést systém Moodle. Jsou v něm umístěny výukové materiály, probíhají zde diskuse o problémech, odevzdávání úkolů, procvičování aktuální látky, ověřování znalostí testy. Moodle navíc umí generovat tzv. „sestavy o činnosti“, tedy záznamy o tom, co žák v systému v poslední době dělal, jaké jsou výsledky jeho testů, kterými cvičeními prošel a které pracovní soubory odevzdal. Vytěžená data jsou následně připravena ke zkoumání a analýze jak učitelem, tak žákem. Podmínkou pro výuku ve virtuálním prostředí je samozřejmě počítač, popř. notebook, netbook, tablet, smartphone s připojením na internet. Zkoumáním vytěžených „velkých dat“ se zabývá nový specializovaný výzkumný obor „Learning Analytics“. Stanovuje si cíl dospět od uložených dat k informacím použitelným k nastavení optimální trajektorie výuky pro každého žáka, k posouzení kvality jednotlivých škol či schopností jednotlivých učitelů.

 

Hybridní školy pro síťovou generaci

Školy, které jsou založeny na datech získaných činností žáků, již existují ve Spojených státech amerických. Jedná se o hybridní školy pro síťovou generaci. Tabulka níže shrnuje pozitiva a negativa tohoto typu škol.

Pozitiva

Negativa

žák prochází učebním plánem vlastním tempem

většinu výukového času tráví žáci u počítačů

ke každému tématu výklad, cvičení, testové úlohy

zatím se jedná výhradně o výběrové školy

průběžná kontrola studijních výsledků žáků učiteli

hlavním cílem výukové činnosti pouze příprava na testy

pozornost učitele věnována více žákům s aktuálními studijními nedostatky

práce s mimořádně nadanými žáky?

potřeba menšího množství učitelů

práce s integrovanými žáky?

 

Učitel hodnotící i hodnocený

Washington, USA: „Čtení a matematika jsou ověřovány ve 3. až 8. ročníku u všech žáků každý rok. Pokud některý učitel dva roky po sobě nedokáže zajistit, aby se průměr jeho žáků během jeho působení zlepšil, dostane výpověď.“

Nevím, jak v USA, ale v ČR není možno dle mého názoru porovnávat výstupy žáků v každém ročníku a v každém předmětu stejně. Zatímco například v dějepise lze u žáka mezi 6. a 7. ročníkem poměrně dobře dosáhnout zlepšení, neboť učební látka vykazuje přibližně stejnou náročnost, těžko budeme porovnávat studijní výsledky téhož žáka ve stejném období dvou let třeba ve fyzice, kdy obtížnost látky v 7. ročníku je daleko vyšší než v ročníku předchozím.  Nad touto problematikou se mj. výstižně zamýšlí Jitka Rambousková ve svém blogovém článku. Také si dokážu představit, že učitel, jako kterýkoli jiný zaměstnanec, podnikne všechny možné kroky, aby si svou pracovní pozici zachránil. Pokud to nastavení vzdělávacího a evaluačního systému jen trochu umožní, sníží nároky na znalosti žáků a uzpůsobí hodnocení. Skutečně pak dojde k odfiltrování nekvalitních a neschopných pedagogů? Nebo se jedná pouze o záminku ministerstva k zeštíhlování početního stavu učitelů v důsledku hospodářské krize?

 

Data, s nimiž pracuje česká škola

U nás síťové školy amerického typu zatím živnou půdu nenalezly, neboť efektivní nasazování informačních technologií do výuky se nachází takříkajíc v plenkách. Taktéž využití virtuálních výukových prostředí je spíše záležitostí novátorskou a na mnohých školách zřejmě okrajovou. Proto chceme-li těžit z českého školství data, musíme se spolehnout na tradiční zdroje, jimiž jsou:

  • školní matrika a její přílohy,
  • třídní knihy,
  • žákovské knížky (indexy),
  • evidence učitele,
  • žákovská portfolia (včetně evaluace a autoevaluace),
  • administrativní evidence.

Mnohé z nich mají již elektronickou/online podobu.

Petr Naske ve své prezentaci „Třídnice, testy, známky aneb branky, body, vteřiny ve školách“ upozorňuje na možnosti hodnotit studijní výsledky žáků pomocí technologií i v současném českém prostředí. Nabízí například videotrénink, online portfolio výsledků žáka a online systémy výuky – Problem Solving Tutor a Ingot.

 

Kvalita věc veřejná

Jak už jsme si řekli v úvodu, kvalitní škola se obecně pozná podle studijních výsledků jejích klientů – žáků. V praxi je nejčastěji měříme jednak pomocí interních (auto)evaluačních testů, jednak pomocí srovnávacích zkoušek v 5., (7.) a 9. ročníku ZŠ a národních srovnávacích zkoušek v závěrečném ročníku SŠ. Získaná data lze porovnávat nejen v rámci ročníkových tříd školy, ale do jisté míry i v rámci škol po celé republice. Nové možnosti se nabízejí s rozvojem informačních technologií a jejich velmi pozvolnou integrací do vyučovacího procesu. Obrovský potenciál v tomto ohledu ukrývají již několikrát uvedená virtuální vzdělávací prostředí, která jsou s to automaticky generovat cenná data z jakékoli žákovy činnosti.

Domnívám se, že nástroje, které dokáží do jisté míry změřit kvalitu školy, máme nebo v dohledné době můžeme mít. Otázkou zůstává, zda je chceme? Pokud ano, je důležité, aby zanalyzované výsledky testování byly při zachování etických norem transparentní a nezůstávaly za dveřmi ředitelen. Kvalita školy by měla být věcí veřejnou. A ještě jedna podstatná věc! Testování poskytuje významnou zpětnou vazbu žákovi, učiteli i rodiči. To je zřejmé. Nicméně stanovujeme-li kvalitu školy na základě výsledků testů, musíme nutně brát v potaz rovněž skutečnost, „jací žáci do těchto škol přicházejí a jaká je přidaná hodnota vzdělávání,“ připomíná Jana Zárubová v závěru svého příspěvku „Hodnocení výukových výsledků a technologie“. Více k otázce přidané hodnoty viz „Přidaná hodnota není jen třešnička na dortu“.

 

Poznámka: Text je převzat se souhlasem autora z jeho blogu. Původní umístění je zde. Aktivity kurzu včetně účasti na pravidelných online setkáních jsou otevřené všem a dostupné zde.

Citace:
[1] - BRDIČKA, Bořivoj. Daty řízené školství v praxi. 2011. [cit. 2011-10-31]. Dostupný z WWW: [http://spomocnik.rvp.cz/clanek/13509].  
[2] - BRDIČKA, Bořivoj. Vize daty řízeného školství. 2011. [cit. 2011-10-31]. Dostupný z WWW: [http://spomocnik.rvp.cz/clanek/13507].  
[3] - NASKE, Petr. Třídnice, testy, známky aneb branky, body, vteřiny ve školách. 2011. [cit. 2011-10-31]. Dostupný z WWW: [http://elearning.rvp.cz/kurzy/mod/resource/view.ph...].  
Anotované odkazy:
Příspěvek nemá přiřazeny žádné anotované odkazy.
Přiřazené DUM:
Příspěvek nemá přiřazeny žádné DUM.