Kaip mokyti matematikos dirbtinio intelekto (DI) amžiuje? Ko iš tiesų reikia šiuolaikiniam jaunimui ir mokytojams? Ką parodo pastarųjų metų egzaminų rezultatai? Šie ir daugybė kitų klausimų buvo aptarti VILNIUS TECH vykusioje Lietuvos matematikų draugijos Matematikos mokymo tyrimų grupės 2-ojoje konferencijoje. Tris dienas trukusiame renginyje mokslininkai skaitė pranešimus ir diskutavo šiandienos švietimui aktualiais klausimais.
Konferencijoje buvo nagrinėjamos matematikos mokymo sistemos problemos, mokytojų žinios, valstybinių brandos egzaminų rezultatai, vadovėlių tinkamumas, kokios turi būti bazinės mokinių žinios ir kaip mokymosi procesą keičia visagalis DI.
Teisingas atsakymas dar nereiškia, kad mokinys suprato
Edukologė dr. Austėja Landsbergienė nagrinėjo, kaip keičiasi matematikos mokymasis dirbtinio intelekto amžiuje. Pasak jos, šiandien nebeužtenka klausti, ar mokiniams ir studentams leisti naudotis DI. Daug svarbiau juos išmokyti taip, kad technologija taptų mąstymo pagalbininke, o ne jo pakaitalu.
Matematikos mokymasis ilgą laiką buvo siejamas su gebėjimu greitai apskaičiuoti ir pateikti teisingą atsakymą. Tačiau A. Landsbergienės pranešime pabrėžta, kad daug svarbesnis yra išugdytas skaičių jausmas – gebėjimas suprasti skaičių tarpusavio ryšius, lanksčiai ieškoti sprendimo ir įvertinti, ar gautas atsakymas apskritai yra prasmingas.
„Todėl greitis neturėtų būti pagrindinis matematikos mokėjimo kriterijus. Stipresnis mokinys nebūtinai yra tas, kuris užduotį išsprendžia pirmas. Daug svarbiau, ar jis geba pakeisti sprendimo strategiją, rasti kitą kelią, paaiškinti savo pasirinkimą ir pritaikyti žinias naujoje situacijoje.
Ši nuostata tampa ypač aktuali atsiradus DI. Technologija gali pateikti atsakymą akimirksniu, tačiau jeigu mokinys perleidžia jam visą sprendimo procesą, jis gali apskritai nebesusidurti su būtinybe mąstyti“, – pastebi A. Landsbergienė.
DI drausti neužtenka
Pranešime pristatyti tyrimai rodo, kad mokiniai, turintys galimybę lengvai pasitelkti DI, linkę rinktis šį kelią net tada, kai žino, kad dėl to gali išmokti mažiau. Pasak edukologės, priežastis nėra vien tingėjimas – žmonėms natūralu rinktis lengvesnį kelią, kai jis prieinamas.
„Vien draudimas naudoti DI problemos neišspręs. Mokymosi aplinka turėtų būti kuriama taip, kad mokinys būtų skatinamas pats ieškoti sprendimo, argumentuoti ir tikrinti gautą rezultatą“, – įsitikinusi A. Landsbergienė.
Ji pasidalijo patarimais mokytojams, kad mokymosi procesas taptų veiksmingesnis:
· Klausti ne tik – „koks atsakymas?“, bet ir: „kodėl taip manai?“, „kaip gali tai įrodyti?“, „ar yra kitas sprendimo būdas?“.
· Vertinti ne tik galutinį rezultatą, bet ir kelią iki jo. Mokinys turėtų gebėti paaiškinti, kaip ir kodėl pasirinko konkretų sprendimą.
· Greitai užduotį atliekančius mokinius reikėtų paskatinti gilintis, o ne tiesiog skubėti prie kitos temos.
· DI naudoti kaip mokymosi įrankį, pavyzdžiui, papildomiems klausimams, skirtingo sudėtingumo užduotims ar alternatyviems sprendimo būdams generuoti, o ne tiesioginiam atsakymui gauti.
Ką atskleidė matematikos egzaminų tyrimas?
Konferencijoje pristatytas Vilniaus universiteto atstovų Gintauto Jakšto ir prof. dr. Rimo Norvaišos tyrimas, apėmęs 2004–2024 m. Lietuvos matematikos valstybinio brandos egzamino (VBE) užduotis, atskleidė dvi svarbias tendencijas. Per šį laikotarpį pats egzaminas tapo paprastesnis: jame sumažėjo sudėtingesnio mąstymo, realaus gyvenimo situacijų ir kelių žingsnių sprendimo reikalaujančių užduočių. Tačiau kartu prastėjo ir mokinių rezultatai. Tyrėjai nustatė, kad mokinių tikimybė sėkmingai išspręsti užduotis sumažėjo nuo maždaug 54 proc. 2009 m. iki 27 proc. 2024 m.
Rimas Norvaiša
„Svarbu tai, kad mokinių sėkmė mažėjo ne tik atliekant sudėtingas, bet ir pačias paprasčiausias užduotis – jų išsprendimo tikimybė per tą patį laikotarpį sumažėjo nuo 79 iki 55 proc.
Tai leidžia manyti, kad silpnėja ne tik gebėjimas spręsti sudėtingas matematines problemas, bet ir baziniai matematiniai įgūdžiai“, – teigė G. Jakštas.
Tyrėjo teigimu, egzamino užduočių paprastėjimas gali iš dalies paslėpti tikrąjį mokinių matematinių gebėjimų nuosmukį, todėl svarbu iš naujo įvertinti, kaip turėtų būti rengiamos VBE užduotys, kad jos patikimai atskleistų mokinių gebėjimą mąstyti matematiškai ir taikyti žinias realiose situacijose.
Z kartos studentams svarbu ne technologijų gausa, o aiškumas
Kito konferencijoje pristatyto tyrimo metu VILNIUS TECH mokslininkės dr. Aurelija Kasparavičiūtė, dr. Svetlana Danilenko ir dr. Rūta Simanavičienė nagrinėjo, kaip Z kartos studentų asmenybės bruožai siejasi su matematikos mokymo ir mokymosi procesu. Jų atliktame tyrime dalyvavo 242 pirmo ir antro kurso studentai, daugiausia studijuojantys informatikos inžinerijos ir susijusiose studijų programose.
Aurelija Kasparavičiūtė, Svetlana Danilenko, Rūta Simanavičienė
Tyrimas leido pažvelgti į Z kartos studentus ne per dažnai pasitaikančius stereotipus apie jų motyvaciją ar mokymosi įpročius, o per individualias asmenybės savybes. Tam pasitelktas Didžiojo penketo asmenybės modelis, apimantis atvirumą naujai patirčiai, sąmoningumą, nuoširdumą, ekstraversiją ir neurotiškumą.
„Vienas ryškiausių tyrimo rezultatų – studentams itin svarbus aiškiai organizuotas studijų procesas ir struktūruota mokymosi medžiaga. Jie taip pat palankiai vertina gebantį aiškiai paaiškinti dėstytoją, pagarbų bendravimą, kompetenciją ir pasirengimą padėti“, – pastebi tyrimą pristačiusi A. Kasparavičiūtė.
VILNIUS TECH mokslininkių tyrimas taip pat parodė, kad studentams svarbesni su vidine motyvacija susiję veiksniai nei konkurencija. Jie palankiai vertina galimybę patys planuoti laiką, nustatyti prioritetus ir laiku atlikti užduotis.
Visų pranešimų santraukas galite rasti čia.
