Polska w OECD

Otwarcie nauczania na nowe technologie okazało się w dłuższej perspektywie ciekawą propozycją, która być może pozwoliłaby na rozwiązanie wielu problemów edukacji wszystkich szczebli:

1. Wykorzystanie mechanizmów gier komputerowych do stworzenia systemu ciągłej ewaluacji postępów w nauce umożliwiłoby odejście od tradycyjnego schematu oceniania, w którym przyswajanie dużej ilości materiału jest oceniane rzadko i w sposób wybiórczy.
2. Wykorzystanie algorytmów analitycznych mogłoby być znaczącym wsparciem pracy nauczyciela:
   1.  do oceny stopnia koncentracji i motywacji uczniów: w Chinach i Korei próbowano przeprowadzić testy nagrywając i analizując wyraz twarzy oraz ruch gałek ocznych uczniów: zaprzestano tego ze względu na brak akceptacji społecznej takich praktyk; pomysł wydaje się więc obiecujący, ale wyjątkowo trudny do wdrożenia w aktualnej postaci;
   2. do pogłębionej analizy postępów w nauce i stworzenia systemu ich kompleksowej oceny, uwzględniającej wszystkie luki w wiedzy danego ucznia, w tym te, których nauczyciel bez wsparcia nowych technologii nie jest w stanie wyłapać; pozwoliłoby to na spersonalizowanie i zwiększenie skuteczności nauczania w stopniu do tej pory nieosiągalnym;
   3. do oceny zachowań nauczyciela w klasie: podobnie jak motywacja i koncentracja uczniów, sposób prowadzenia lekcji miałby być oceniany w czasie rzeczywistym, a rezultaty byłyby od razu przesyłane nauczycielowi; pozwoliłoby to na uniknięcie wielu impasów na linii: nauczyciel-uczeń/student i szybkie rozwiązanie niewychwyconych, a nawarstwiających się z czasem problemów;
   4. do wsparcia pracy uczniów z zaburzeniami osobowości (np. autystycznych) lub marginalizowanych (np. ze środowisk imigranckich) w taki sposób, aby korzystali z zajęć w takim samym stopniu jak wszyscy inni uczniowie, dzięki wykorzystaniu botów, które zapewniłyby wsparcie psychologiczne i/lub językowe w sytuacjach wzajemnego niezrozumienia.
3. Wypracowanie systemów wczesnego ostrzegania przed porzuceniem nauki przez uczniów z trudnościami. Takie algorytmy już istnieją, jednak na razie nie udało się całkowicie wyeliminować niebezpieczeństwa profilowania takiego ucznia. Jakiekolwiek decyzje w tak delikatnych spawach (podobnie jak w przypadku końcowej oceny uczniów) musi podejmować wyłącznie człowiek.
4. Wykorzystanie technologii blockchain do poświadczania i atestowania zdobytej wiedzy. Takie rozwiązanie pozwoliłoby na wyeliminowanie z rynku pracy fałszywych absolwentów, wyrugowanie praktyki kupczenia dyplomami i certyfikatami oraz pozwoliłoby na zróżnicowanie ścieżek kariery i uznawalności zdobytego doświadczenia oraz zmniejszyłoby monopol państwowy w procesach akredytacji i certyfikacji, co znacznie obniżyłoby koszty wielu szkoleń oraz pozwoliłoby na umiędzynarodowienie pewnych uprawnień. Ułatwiłoby również nie tylko sam proces zmiany miejsca pracy, ale też zmiany zawodu oraz pozwoliłoby na większą mobilność wykwalifikowanych pracowników, w tym w skali światowej.   

O ile każdy z nas uważa za naturalne, że automatyczne konwertery mowy na tekst (i odwrotnie) są dużym ułatwieniem dla uczniów niesłyszących i niedosłyszących, o tyle trudniej wyobrazić sobie, a tym bardziej zaakceptować skuteczność wszechobecnego monitoringu analizującego nasze, nawet nieuświadomione, zachowania w reakcji na czyjeś słowa lub propozycje, szczególnie w zhierarchizowanym kontekście szkolno-uniwersyteckim. Upowszechnienie tak daleko posuniętych systemów analizy ludzkich zachowań musi najpierw zostać zaakceptowane społecznie, a to na razie okazuje się barierą nie do pokonania.

Więcej informacji:

https://www.oecd-ilibrary.org/education/oecd-digital-education-outlook-2021_589b283f-en

---

OECD (2021) OECD Digital Education Outlook: Pushing the Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/589b283f-en

Photo: ©OECD 2021; Cover©Gerhard Richter 2021 (04052021)