Rytoj į pamoką ateis stebėtojas. Mokytoja tai žino, todėl šįvakar dar kartą perrašo planą: išbraukia diskusiją, kuri gali pakrypti nežinia kur, vietoj jos deda patikrintą, saugią užduotį iš pratybų sąsiuvinio. Kai kurie kolegos paruošia ir vaikus: kelkit rankas visi, klausiu tik tų, kurie žino. Rytojaus pamoka bus sklandi, tvarkinga ir netikra.
Mokytoja čia ruošiasi dviem užduotims: mokyti vaikus ir parodyti, kad moka mokyti. Kai antroji nustelbia pirmąją, rodoma jos gynybinė versija. Iš plano dingsta būtent tai, kas galėtų nepavykti – ir ką būtų verta su kolega aptarti.
Kaip gerai pasirodyti, galima išmokti. Anglijoje atliktoje mokytojų apklausoje, kurioje dalyvavo daugiau kaip 3 500 mokytojų, kai kurie pasakojo jau žinantys, ką reikia parodyti geram įvertinimui gauti. Specialiai stebėtojui ruošiama imitacinė pamoka menkai primindavo jų kasdienį darbą.
Susidaro paradoksas: instrumentas, kuriuo norime padėti tobulinti pamoką, ją padaro nuobodesne. Pamoka skurdėja: mažiau vietos lieka diskusijoms, atviresnėms užduotims ir bandymams mokyti įdomiai. Stebėtojas pamatys sklandžią veiklą, o pedagoginiai mokytojos eksperimentai taip ir liks išbrauktomis eilutėmis popieriuje. Saugiausias kelias – vadovėlis ir pratybos – tampa įprastu pamokos scenarijumi.
Net ir nesuvaidinta pamoka apie mokytoją pasako mažiau, nei atrodo. Didelėje JAV tyrimų programoje vieno stebėjimo patikimumas siekė vos 0,14–0,37, kai 1 reikštų visiškai patikimą įvertinimą. Naudojant keturis iš penkių tirtų instrumentų, apie 0,65 patikimumą pavyko pasiekti tik vertinant keturias skirtingas mokytojo pamokas, kurių kiekvieną stebėjo vis kitas žmogus.
Tačiau ir toks ribotas įvertinimas mokytojui gali turėti labai konkrečių pasekmių. Kas skaitys išvadą? Ar šiandien parodytas sunkumas rytoj netaps argumentu prieš mane? Ar direktorius neskirs man
mažesnės etato dalies? Nuo atsakymų priklauso, ką mokytoja ryšis parodyti. Mokytis iš savo klaidos ir atsiskaityti už ją – skirtingos situacijos.
Pamokos stebėjimas vyksta tam tikrame galios santykyje: vienas žmogus rodo savo darbą, kitas apie jį sprendžia, o sprendimas gali turėti pasekmių. Baskų krašte mokslininkams apklausus 185 kalbų mokytojus, pritarimas stebėjimo naudai buvo gerokai didesnis nei noras patiems būti stebimiems. Kai kurie nenorintieji pasakojo apie nerimą, nepasitikėjimą ir jausmą, kad labiau rūpėtų stebėtojas nei klasė. Kvietimas vesti atvirą pamoką su stebėtojais kartais skamba kaip kvietimas į teismą.
Kai mokytojas pats gali nuspręsti, ką parodyti, situacija keičiasi. JAV eksperimente mokytojai, kurie patys filmavo savo pamokas ir atrinko įrašus vertinimui, aptarimus po stebėjimo apibūdino kaip labiau palaikančius ir dažniau galėjo įvardyti konkretų dalyką, kurį po to pakeitė savo darbe.
Todėl verta keisti pačias stebėjimo sąlygas. Ispanijoje 394 mokytojai savanoriškai dalyvavo struktūruotame tarpusavio pamokų stebėjime, po kurio sumažėjo nenoras tiek stebėti kolegą, tiek būti stebimiems. Šis pavyzdys primena, kad nenoras atverti klasės duris gali priklausyti ir nuo to, kas už jų laukia. Galima ateiti ieškoti klaidos, o galima padėti suprasti, kodėl mokinys nesuprato paaiškinimo. Abiem atvejais klasėje sėdės stebėtojas, tačiau nuo to, kas ir kam naudos jo išvadą, priklausys, ar mokytojas norės kalbėti apie tai, kas nepavyko.
Rugsėjo 14 d. Nacionalinė švietimo agentūra pateikė viešam svarstymui dvi mokyklų vertinimo kaitos kryptis. Viena siūlo nuolatinę pažangos stebėseną ir nacionalinę švieslentę, kita – atnaujintą ekspertinį lankymąsi pamokose. Abiejose numatyta pasitelkti DI duomenims analizuoti. Pažiūrėkime į šiuos siūlymus iš arčiau.
Alternatyvoje „Vaikas centre“ išorės vertintojai į mokyklas vertinimo metu nebeitų. Mokyklos pažanga būtų stebima per duomenis, o pamokų stebėjimas liktų pačios mokyklos reikalas – jos vidinio tobulinimo dalis. Ar kas nors stebės pamokas ir ką darys su šia informacija, spręstų mokykla. Ar mokytojui tai bus tobulinimosi patirtis, ar tas pats teismas (tik šį kartą mokyklos viduje), priklausys nuo to, kaip direktorius šia laisve pasinaudos. Kitoje koncepcijoje išlieka inspektorių vizitas, įsivertinimas ir pagalba. DI abiejuose siūlymuose numatomas kaip pagalbinis duomenų analizės įrankis, tačiau konkretaus būdo, kaip jis padėtų mokytojui nagrinėti savo pamoką, jie neaprašo.
Švieslentėje galima matyti, kad mokinių rezultatai prastėja. Tačiau iš kreivės nesužinosime, kur ir kodėl jie pasimetė. Gal trūko ankstesnių žinių, gal užduotis buvo per sunki, gal praeitą savaitę klasėje daug kas sirgo, o gal mokiniai tiesiog atėjo neišsimiegoję? Tas pats rezultatas gali slėpti skirtingas istorijas, kurių dalis visai nepriklauso nuo mokytojo. Mokytojas gali keisti tik tai, kas priklauso nuo jo, todėl jam reikia konkretaus grįžtamojo ryšio apie tai, kaip jis aiškina, organizuoja užduotis ir padeda skirtingiems mokiniams.
Būtent tai nagrinėjau podoktorantūros tyrime. Esu VU pedagoginių praktikų vadovas, su Lietuvos ir užsienio kolegomis jau kelis metus kuriu dirbtiniu intelektu grįstos pamokų analizės modelį, kad sistema padėtų mokytojui nagrinėti tikrą mokymą, užuot skatindama ruošti parodomąsias pamokas. Remiamės empiriniais tyrimais apie mokymo metodų ryšį su mokinių akademiniais pasiekimais. Kartu mums rūpi ir mokinių socialinis ir emocinis augimas: ar klasėje galima klysti, išdrįsti paprieštarauti ir išgirsti kitokią nuomonę, kokia klasės atmosfera? Ką iš viso to galėtų atpažinti dirbtinis intelektas?
„Koks atsakymas?“ ir „Kodėl manai, kad sprendinys geras?“ gali būti užduoti tam pačiam mokiniui prie tos pačios lentos, tačiau antras klausimas kviečia parodyti tai, kas liktų paslėpta už teisingo
skaičiaus. Šį skirtumą aprašo dinaminis švietimo efektyvumo modelis, kuriuo remiamės: svarbu, ką ir kada mokytojas daro, kaip kokybiškai tai daro ir kam pritaiko. Dešimt atmintį tikrinančių klausimų savaime nėra geriau už vieną, kuris inspiruoja mokinio kritinį mąstymą.
Pritaikydami šiuos principus dirbtinio intelekto atliekamai analizei, turėjome bendrus vertintojo įspūdžius išskaidyti į atpažįstamus veiksmus. Komentaras „Pamoka buvo aiški“ mažai padeda mokytojui, o štai vieta, kur jis susiejo naują užduotį su ankstesne ir priminė, kas buvo praeitoje pamokoje, jau parodo konkretų profesionalų mokytojo sprendimą. „Klasė buvo valdoma“ taip pat nėra tas pats, kas užfiksuotas raginimas liautis triukšmauti: svarbu, kas vyko po jo, kiek kartų tokių raginimų prireikė ir kaip toliau klostėsi pamoka. Mokytojas gali matyti, po kurių jo įsikišimų pamoka atsinaujino ir tęsėsi, o kada drausminimą netrukus teko kartoti. Tai suteikia konkretų pagrindą apsvarstyti, ką kitoje pamokoje daryti kitaip.
Rodiklius kuriame kartu su vienu iš dinaminio švietimo efektyvumo modelio autorių, Kipro universiteto profesoriumi Leonidu Kyriakidesu, o mūsų parengtus veiksnius peržiūrėjo tarptautiniai modelio ekspertai. Pilotiniuose bandymuose programa 74 procentais vertintų vietų parinko tuos pačius rodiklius, kaip patyrę pamokų vertintojai.
Įsivaizduokime mokytoją, įsitikinusį, kad jo mokiniai daug samprotauja. Analizė išryškina pasikartojimą: klausimas, trumpas atsakymas, „gerai“, kitas klausimas. Atsakymų netrūko, bet įraše iki pat skambučio nė vienam mokiniui neteko paaiškinti, kodėl jis pasirinko būtent tą sprendimą.
Kitoje pamokoje jis gali paprašyti įvertinti du sprendimus, nors abu jie veda prie teisingo atsakymo. Kurį rinktis ir kodėl? Tada net teisingai atsakęs mokinys turi sustoti, o klasė gauna progą ginčytis dėl pagrindimo. Tokia pastaba mokytojui suteikia daugiau nei dar viena eilutė, kad pamoka praėjo sklandžiai.
DI analizės pranašumas – galimybė iš visos pamokos medžiagos išskirti vietas, kurias verta nagrinėti, ir neapsiriboti viena pamoka. JAV tyrimų programoje patikimesnį vaizdą davė tik keturios pamokos, kurias stebėjo vis kitas žmogus. Kiekvienam mokytojui organizuoti tiek vizitų būtų labai brangu. Programa keliolika to paties mokytojo pamokų gali išanalizuoti kur kas pigiau, o mokytojas matys, kas kartojasi, o ne vienkartinį įspūdį ar neišsimiegojusių mokinių efektą. Mokytojas gautų konkrečią analizę, su kuria gali nesutikti. DI radinys taptų diskusijos pradžia, o sprendimas, ką išbandyti toliau, liktų mokytojui.
Automatinis grįžtamasis ryšys mokytojams jau tyrinėtas eksperimentais. JAV Jutos valstijoje 224 matematikos ir gamtos mokslų mokytojai po pamokų el. paštu gaudavo automatinę savo pamokos analizę. Palyginti su kontroline grupe, jie 20 procentų dažniau keitė savo vėlesnes pamokas, pavyzdžiui, užduodavo klausimus, skatinančius mokinius paaiškinti savo mąstymą. Programavimo kurso mokytojams automatinės analizės taip pat padėjo dažniau plėtoti besimokančiųjų mintis.
Savo tyrime keliame dar vieną mintį: mokytojui gali būti lengviau atsiverti analizei, kai ji pirmiausia skirta jam pačiam, o DI pastaba negresia blogesniu įvertinimu. Jis gali ramiai peržiūrėti tai, kas nepavyko, dar prieš nuspręsdamas, ką aptarti su kolega. Panašiai individualios, vertinimui nenaudojamos pagalbos svarbą aiškina ir automatinio grįžtamojo ryšio tyrėjai, nors dalis mokytojų vis tiek klausia, ar jų įrašų nematys direktorius. Galios santykį pakeičia tai, kas valdo duomenis ir kam jie naudojami.
Todėl savo įrankį kuriame taip, kad pamokos įrašą ir jo analizę pirmiausia gautų mokytojas ir pats spręstų, ar ir kam juos parodyti. Jei mokyklų vertinimo reforma numato DI, verta joje įrašyti tą pačią sąlygą: mokytojo pamokos analizė priklauso mokytojui ir nenaudojama nei mokyklos, nei jo paties vertinimui.
Analizė turi ribas. Joje neliks tylaus šnibždėjimo prie suolo, jei jo neužfiksavo įrašas, ji neatskleis žvilgsnio, kuriuo mokytojas sudrausmino, ar linktelėjimo, kuriuo padrąsino nedrąsų mokinį. Tyla gali
reikšti intensyvų darbą arba tylų protestą ir ignoravimą. Jei klasėje vienu metu skamba penkios grupių diskusijos, įrašas gali užfiksuoti tik dalį jų; jame taip pat nebus to, ką mokytojas žino apie mokinio sunkumus namuose.
Todėl „neradome“ negali automatiškai virsti „mokytojas nedarė“. Ši taisyklė galioja ir mūsų kuriamam instrumentui. Mums, VU Filosofijos fakulteto edukologams, svarbu apibrėžti ir tai, ką DI gali atpažinti, ir tai, kas lieka už jo matymo ribų. Jei programa nežino, ar tylintis mokinys sprendė uždavinį, spėlioti nevalia. Žinoti, kur baigiasi pagrįsta išvada, yra tokio instrumento kūrimo dalis.
Mokytojo valdomos analizės principą jau taikome rengdami būsimus mokytojus. Vilniaus universiteto Filosofijos fakulteto Ugdymo mokslų instituto pedagogikos studentai praktikantai gali įrašyti savo pamokas ir gauti jų DI analizę. Su ja jie mokosi klausti savęs: ar parodžiau, kaip ieškoti sprendimo, ar tik pateikiau atsakymą? Kaip sužinojau, ką mokiniai suprato, ir ką su tuo dariau? Kiek pamokos laiko iš tikrųjų teko mokymuisi? Analizę pirmiausia gauna pats studentas, o ne jį vertinantis dėstytojas, ir pats sprendžia, kurį epizodą atsinešti aptarti.
Kitame etape tą patį norime išbandyti su dirbančiais mokytojais. VU Filosofijos fakulteto Ugdymo mokslų instituto edukologai kviečia išreikšti susidomėjimą tuos, kurie norėtų analizuoti savo pamokas su DI pagalba: susidomėjimo apklausa.
Norėčiau, kad mokytoja iš mūsų pradžios scenos kitą vakarą vėl atsiverstų planą ir grąžintų išbrauktą diskusiją. Joje mokiniai galėtų siūlyti savus sprendimo būdus, tikrinti vieni kitų argumentus ir keisti savo nuomonę. Tokį mokymą, kuriame mokiniai patys kelia idėjas ir vertina vieni kitų argumentus, laikome aukščiausia mokymo kokybės pakopa. Išbraukusi „diskusiją“, mokytoja išbraukė ne tik žodį, bet ir progą, kurioje mokymas(is) galėjo tapti gilesnis. Tokio DI pedagoginio asistento ir siekiame: nesmerkiančio ir neteisiančio, padedančio pamatyti, kada pamoka atveria kelią ugdymui(si). Tokios pagalbos vertę pamatysime kitoje pamokoje, ne naujoje ataskaitoje ar švieslentėje.
Doc. dr. Jogaila Vaitekaitis – Vilniaus universiteto Filosofijos fakulteto Ugdymo mokslų instituto docentas, savarankiškų gretutinių pedagogikos studijų praktikų vadovas. Straipsnis parengtas remiantis podoktorantūros stažuotės tyrimu. Finansavimą skyrė Lietuvos mokslo taryba (LMTLT), sutarties Nr. S-PD-24-109.
About the Author
