Terry Anderson o budoucnosti distančního vzdělávání

Anotace

Aras Bozkurt s podporou turecké Anadolu University nedávno vedl fundovaný rozhovor s nestorem distančního vzdělávání, emeritním profesorem Athabasca University Terry Andersonem. Je znám hlavně díky svému teorému interakční ekvivalence, který patří k základům studia tohoto oboru. V rychlosti si jen připomeňme, co je podstatou.

Vzdělávání na dálku se potýká se zvýšenou transakční vzdáleností, a proto je pro něj zvláště důležité věnovat pozornost soustavné existenci vhodné interakce, která má za úkol žáka udržovat na správné trajektorii postupu směrem k vytyčeným vzdělávacím cílům. Andersonův teorém rozlišuje tři hlavní typy interakcí (student–učitel, student – výukový obsah, student–student) a říká, že je nutné, aby vždy byla aktivní alespoň jedna z nich, přičemž všechny jsou rovnocenně důležité. Tak to profesor Anderson viděl před 15 lety, v době rozvoje adaptivních systémů řízení výuky (LMS) vybavených digitálními učebními materiály a diskuzními fóry s převážně asynchronní přítomností učitele. Je mimořádně zajímavé dozvědět se, jak pan profesor vnímá posun, který do distančního vzdělávání přináší AI, která může do určité míry simulovat všechny typy interakcí.

Podle profesora Andersona je překvapivé, že má tento teorém o ekvivalenci interakcí stále intuitivní přitažlivost, i když je dnes těžší najít empirické odůvodnění. AI lze skutečně použít k převzetí kterékoli ze tří hlavních interaktivních rolí směrem k obsahu, spolužákovi či učiteli. To znamená, že je poněkud obtížnější je od sebe oddělovat. Proto se význam tohoto staršího rámce snižuje. Pořád však zůstává nejjednodušší realizovat na dálku interakci s výukovým obsahem. Pro AI je velkou výzvou, má-li naplnit roli spolužáků či učitelů. Ještě bude muset výrazně zlepšit své intuitivní a afektivní schopnosti, které závisí na vyjádření lidské zkušenosti. Pořád je těžké si představit stroj, který by inspiroval, nasměrovával, podporoval nebo vyvolával zájem a odhodlání, jak to někteří učitelé či vrstevníci odjakživa dělají. Stroje se však budou i nadále k naplnění tohoto ideálu přibližovat.

Umělá inteligence přinese potenciální zdokonalení všech tří typů interaktivit a studentovi bude poskytnuto mnohem více způsobů, cest a prostředků, jak se něco naučit. Pokud je cílem naučit se, jak něco udělat nebo jak něco vysvětlit či předpovědět, nebo dokonce jak kriticky myslet o nějakém tématu, pak bude k dispozici spousta nových vzdělávacích zdrojů řízených umělou inteligencí. Část z nich bude mít strukturovaný obsah navržený jak lidmi, tak umělou inteligencí podle osvědčených vzdělávacích instruktivních postupů z behaviorální pedagogiky, jiné budou inspirovány konstruktivistickými či konektivistickými pedagogikami přizpůsobenými kulturám studentů. Pokud je však cílem učení efektivnější vycházení s lidmi, vedení nových iniciativ nebo nalezení smyslu života, pak AI zatím moc nepomůže.

Umělá inteligence bude jistě dominovat při zprostředkování kognitivní přítomnosti (např. prostřednictvím virtuální reality). Existence učitele s jeho vzorem, péčí, náklonností a hlubokými znalostmi obsahu však bude pravděpodobně stále potřebná a přežije. Orchestr potřebuje dirigenta, který dokáže rozumět intelektuálním i afektivním potřebám hráčů, což je něco, v čem umělá inteligence moc dobrá není. Pokud jde o sociální přítomnost, ačkoli si lidé chatboty zamilují, pořád bude existovat evoluční pud setkávání, přátelství a ochrany jiných lidí, který je velmi těžké napodobit strojem. Dobří učitelé inspirují a motivují, dobrá sociální interakce s vrstevníky vede k motivaci a k poctivé práci, abychom nezklamali ostatní nebo se nestyděli za své postavení ve společnosti.

Rozvoj umělé inteligence otevírá dveře novým modelům učení a efektivněji řídí i vyhodnocuje výsledky. Svatý grál v podobě schopnosti poskytovat přizpůsobený obsah a aktivity založené na individuálních vzdělávacích potřebách, stylu, jazyce atd. je konečně na dohled – pokud již není dosažitelný. Kolektivistické myšlenky, které vedou k masivním kurzům (MOOC), jež přesahují geografické a jazykové hranice, se stanou ještě běžnějšími. Nástroje AI budou prostřednictvím analýzy interakcí (všech typů) schopny efektivně navrhovat učební nebo nápravné cesty jak pro skupiny, tak pro jednotlivé studenty.

Distanční vzdělávání stálo vždy na dostupnosti. Proto budou muset učitelé a administrátoři distančního vzdělávání zaměřit své úsilí na zajištění spravedlivého a cenově dostupného přístupu ke vzdělávacím zdrojům (mýtus meritokracie). Jedině tak bude možné snižovat rozdíly a umožnit studentům efektivní dosahování jejich sociálních, intelektuálních a profesních cílů. Naší největší výzvou je zajistit, aby se současné monopoly na informace a vytváření sítí prolomily a byla umožněna geografická a intelektuální rozmanitost.

Mnohem více našeho úsilí by se mělo věnovat vývoji takových modelů hodnocení, které by lépe odpovídaly potřebám a očekáváním studentů, zaměstnavatelů a společnosti. Zejména spoléhání se na seminární práce, diplomové práce a další podobné výstupy v rámci bakalářských a magisterských kurzů vyšší úrovně je velmi problematické, když nástroje AI dokáží napsat přijatelnou esej během několika sekund. Možná nás umělá inteligence donutí najít způsoby, jak hodnotit studenty na dálku pomocí starobylého britského viva voce („živým hlasem“), a možná to bude dokonce schopna dělat sama ve velkém měřítku!

Profesor Anderson nám poskytuje klíčovou kotvu v bouřlivých vodách digitální transformace a revoluce umělé inteligence. Kriticky rozlišuje mezi schopností AI ovládnout kognitivní aspekty učení tím, že bude poskytovat personalizovaný obsah, a její neschopností replikovat afektivní vazby, inspiraci a sociální motivaci, které jsou charakteristickými znaky vzdělávání vedeného člověkem. Tato perspektiva vede k vizi budoucnosti, která přijímá umělou inteligenci nikoli jako náhradu, ale jako katalyzátor, který vynutí dlouho očekávané změny a umocní základní poslání distančního vzdělávání, kterým je zajištění spravedlivého přístupu pro všechny. Andersonovo poselství je v konečném důsledku jasným pokynem: naším cílem není pouze integrovat nové technologie, ale využít je k tomu, aby bylo učení dostupnější, hodnocení smysluplnější a základní lidské spojení v srdci vzdělávání důležitější než kdy dříve.

The Evolution of Open and Distributed Learning