Médiakutató

Lapunk 2007-es és korábbi számai kedvezményes áron (300 Ft/példány) megrendelhetőek. Rendelje meg most!

2002 nyár – Új média rovat

Benda Klára

Minerva komputerbe költözik (2/11)

2. A tudás gépesítése

A számítástechnika első nagy oktatástechnológiai felhasználása a „programozott oktatás” néven elhíresült irányzat,5 amely az 1950-es években, tehát a számítógépek hőskorában, a tömeges adatkezelés igézetében fogant. Ebben az időszakban a számítógép még szobányi méretű, a külvilággal nehézkesen, szakemberek közreműködésével kommunikálni képes masina.6 Költségeit a hőskorban csak a legnagyobb intézmények tudták állni, az oktatási felhasználás inkább távlati célként jelenhetett meg. A gép feladata, hogy a diákot végigvezesse a meghatározott oktatási programon. A megfelelő sorrendben bemutatja a megtanulandó anyagrészeket, és a tanultak kikérdezésével irányítja a diák továbbhaladását, akár egy egyirányú pályán, akár a különféle kognitív hiányosságoknak megfelelő alternatív pályák mentén. A tanulási program modelljét készítőinek a megtanulandókat elemi egységekre kell bontaniuk, olyan kis blokkokra, amelyek valóban egyetlen elemi tudásegységet képviselnek. A diákot mindaddig egy-egy tudásegységet illusztráló ingereknek kell kitenni (a behaviorizmus csúcspontján vagyunk!), amíg a feltett kérdésekre adott válaszaiban nem bizonyítja, hogy képes alkalmazni az elsajátítandó tudást. Ily módon nemcsak az egységes tömegoktatás, hanem a személyre szabott tanulás is biztosítható, s a válaszolgatás – amellett, hogy folyamatosan fenntartja a diák figyelmét – az elsajátított tudásról is visszajelzést szolgáltat.

A programozott oktatás két fő ponton ütközik alapvető nehézségekbe. (A megvalósítás nehézségeitől az elméleti megközelítés miatt itt most eltekinthetünk.) Egyrészt sem a megjelenésekor, sem pedig azóta nem képes az emberi nyelv kezelésére, ezért csak előre megadott, behatárolt válaszhalmazzal (s a matematikában formalizált jelkészlettel) dolgozhat. Ez persze alkalmassá teszi az egyszerű feladatok, például a feleletválasztós tesztek kezelésére. Rutintudások gyakorlásában és tömeges számonkéréseknél ez a feladattípus valóban jól alkalmazható. Másrészt igen nehéz jól működő, személyre szabott haladási programokat kialakítani; egyetlen tudásterületen sincs olyan modell, amellyel azonosítani lehetne az elemi tanulási egységeket.

A tudásegységeket és viszonyukat tisztázó tudásmodell hiányában a programozott oktatás nem más, mint számítógép hajtotta, a monitoron megjelenő, lapozós könyv. A tanárt természetesen képes kiváltani, és így megfelelhet a tömegoktatás kihívásainak – képes számtalan egyént, eltérő szellemi képességeik kisfokú tiszteletben tartása mellett ellenőrizhetően (be)tanítani –, de vegyük észre, hogy az irányzat ennél többre pályázott. A pszichológiai elméletnek – jelen esetben a behaviorizmusnak – az irányzatba való „bedolgozása” abból az implicit előfeltevésből fakadt, hogy a számítógép nem csupán a tömegesítés miatt lehet hatékony, hanem önmagáért való kognitív hatékonyságot is várhatunk tőle. Az empirikus kutatások ezt a hatékonyságnövekedést azonban nem tudták egyértelműen kimutatni (Bruillard 1997: 63).

A programozott oktatás csak adatmanipulációs célból, eszközként használta fel a számítógépet; az 1970-es évekre felvirágzó mesterséges intelligenciakutatás (AI), s az AI oktatásban megnyilvánuló szegmense ennél többet remélt tőle. Azt feltételezték, hogy kiválthatja magát az emberi gondolkodást, tehát mesterséges intelligenciaként képes működni. A számítógépet olyan algoritmusokkal próbálják felvértezni, amelyek lehetővé teszik, hogy a tanulótól származó válaszokból „megértse” – valójában komplex módon elemezze és leképezze, majd a tudásanyaghoz visszacsatolja – a tudását, hibáit, hiányosságait. Mivel itt a tudásnak a korábbiakhoz képest is bonyolultabb modellálására lenne szükség, ez az elképzelés csak igen korlátozottan – a számítástechnika természetével analóg matematika, logika területén – valósulhatott meg.

Az 1970-es években a számítástechnika fejlődésével a géppel való kommunikáció lehetőségei is kiszélesedtek és rugalmasabbá váltak; a monitor egyre bonyolultabb grafikai megjelenítést tett lehetővé (a multimédia kezdetei), és lehetőség nyílt arra, hogy laikus felhasználók a kérdés-válasz-visszajelzés modellnél bonyolultabb modellek mentén „irányítsák” a gép működését. Ebben a technológiai közegben született meg a Massachussetts Institute of Technologyn (MIT) Seymour Papert azóta is méltán dícsért LOGO7 nevű számítógépes alkalmazása, amely a programozás segítségével elvont matematikai, logikai képességekre – valójában a piaget-i értelemben felfogott kognitív képességekre – taníthatja a diákokat. A LOGO-nak egy, a magyar oktatásban is használt változatában egy teknősbéka mozgását lehet parancsszavak segítségével irányítani a képernyőn; a mozgás nyomán összetett ábrák rajzolata jelenik meg. A kezdeményezés itt a diáknál van – esetleg egy komplex feladat megoldását várják tőle –, és a megvalósítás az oktatási alkalmazás lehetőségeinek függvénye, illetve ezek irányítják. Papert ezzel a konstruktivista pedagógia atyjaként és hirdetőjeként vonult be az oktatástörténetbe.8

A megvalósult alkalmazások közül a LOGO szerencsésnek mondható, hiszen a programozás révén nagyfokú nyitottságot tud biztosítani a géppel való kommunikációban. Az 1970-es végének alkalmazásai számára egy ennél egyszerűbb szimulációs modell kínálkozott: a többszörös reprezentáció modellje. A multimédia lehetővé teszi, hogy egyazon dinamikusan változó jelenségnek két (esetleg több) reprezentációját is bemutassuk. A nagy előny, hogy az ábrák dinamikusan jönnek létre, egyszerű paraméterek mentén változhatnak; a formális (esetleg nyelvi) reprezentációk bemenetével irányíthatunk egy összetettebb reprezentációt, amely közelebbi rokonságot tart fenn az életvilágban megtapasztalt valósággal. Hol találkozik az egymás felé elinduló két vonat adott sebesség esetén? A képernyőn a beállított sebességgel arányosan gyorsan elindul, majd találkozik a két kis vonat, miközben mondjuk a sebességképletekbe helyesen beírt számok alapján a két végponttól való távolságukat is megkapjuk. Az egyszerű függvényeket egy koordinátarendszerben ábrázolja a gép, és a kiemelt függvény tulajdonságokat is szemlélteti (lásd az 1. ábrát). Az alábbi „kognitív szemüveg” (2. ábra) jól mutatja a kétféle reprezentáció közötti átjárás elvét a szimulációk esetében.

1. ábra: Függvények kétféle ábrázolása (Bruillard 1997: 155)

2. ábra: A kognitív szemüveg (Bruillard 1997: 158)

A szimulációkkal is rokonságot mutatnak ezek az alkalmazások, de találóbbnak tartom a kisvilág (microworld) elnevezést,9 mert elvezet Goffmannak (1978) a játékok kisvilágáról adott zseniális szociálpszichológiai elemzéséhez. Ezek a számítógépes kisvilágok sajátos szabályrendszerek mentén működnek (működtethetők). A kapcsolat lehet a tanuló számára is nyilvánvaló (két vonat ábrája, illetve két igazi vonat), vagy csupán sejthető (a LOGO vezérlői mélyrétegét absztrakt kognitív képességek hordozójaként fogják fel). A kettős reprezentáció miatt többnyire az az első szabály, hogy két szabályrendszer van; az egyik a rendszert működtető formalizált szabály halmaz, a másik pedig a kimenetként létrehozott eredmény viselkedését leíró szabályegyüttes. A szabályok megalkotóik szándéka szerint analógiát mutatnak egymással, valamint a „nagy avagy életvilág” szabályaival; a kimenetként kapott eredmény egy olyan reprezentáció, amely képes rá, hogy fordítson a formális szabályok és az életvilág tapasztalatai között. Még nem a való világ, de már majdnem olyan.

Akkor, amikor a számítógépes oktatás játékosságáról beszélnek, sokan azt gondolják, hogy a kisvilágokat a hozzáadott vicces elemek teszik játékossá (mondjuk egy vicces teknős, egy jópofa vonatrajz, az adatokat bekérő ágens, amelyet egy kedves állatka vagy szórakozott professzor testesíthet meg). Valójában a bonyolult szabályok mentén működő számítógépes környezetek önmagukban hordják a játék egy fontos elemét; akkor tárulnak fel a belépők előtt, ha ők kimondják a varázsigét: most játsszuk azt, amit itt lehet játszani, mélyedjünk el ebben a játékban, mert elfogadtuk, hogy ez a tanulás szempontjából hasznos játék lesz. A kisvilágban tevékenykedőnek el kell fogadnia, hogy átjárás van a szabályok között, és tevékenysége (a tanulás) akkor lesz sikeres, ha minduntalan keresi is az összefüggéseket. Valószínű, hogy a különböző tudásreprezentációk és kapcsolataik elsajátítása legalább annyira a szabályhalmazok összefüggéseinek keresésére vezethető vissza, mint a változó paraméterekkel való ismétlésekre. Az átjárás, az elsajátítandó tudásanyag saját tapasztalatokhoz való rendezésére a fegyelmezett tanuló természetesen a legszárazabb szöveg alapján is képes; a kisvilágok előnye inkább az, hogy segítenek beindítani ezt az oszcillációs folyamatot. Ahhoz, hogy ez a belső tanulási folyamat beinduljon, természetesen a rendszer használatának szabályait is meg kell tanulni; ez a többletteher a kisvilágok és szimulációk hátránya is egyben.

A szimulációk egy másik fontos értékére Pierre Lévy hívja fel a figyelmet. Szerinte a szimulációk változó bonyolultságú szemiotizációk, s a jelek bevezetésének köszönhetően lehetővé teszik a jelenségekről való kommunikációt (Lévy 1997a: 79). Ehhez hozzátehetjük, hogy a kommunikáció egyaránt fontos a tanulás folyamatában, amikor a megtanulandó készségek bonyolult rendszerén kell végigvezetni a tanulót, figyelmét ráirányítva a buktatókra, valamint a tanulást követően, hiszen a tanulók körében a tevékenység hasonló szemiotizációja később is a másokkal megosztható valóság, a közös társas valóság tartópilléréül szolgál.

A kisvilág-jellegű oktatási alkalmazások megalkotói – az iskolateremtő Papert nyomán – a humanista és piaget-i pedagógiákhoz kívánják visszavezetni a számítógépes oktatást, s kilépve az automatizáció és a gépi gondolkodás nyomasztó világából, az egyénre, a tanuló aktív részvételére, tevékenységére, a tevékenység során megszerzett tapasztalatokra, az egyénben felépülő kognitív világra helyezik át a tanulás locusát. Mivel a tanulás folyamata tágabb perspektívát kap, a siker is csak egy bizonytalan mértékben kitolható hosszabb időtartam után lenne lemérhető, s a tanuláshoz vezető kognitív folyamatok sem formalizálhatók. A módszerek és a szép számmal létrejött alkalmazások hatékonyságát így nehéz is lenne mérni.

© Médiakutató Alapítvány 2000–2009.   ::    Főoldal   ::    Impresszum   ::    Szerzőinkhez   ::    Beköszöntő
Keresés:
Rovatok
Archívum
Pódiumbeszélgetések

A frankfurti és a birminghami iskola. Császi Lajossal és Istvánffy Andrással Bajomi-Lázár Péter beszélget. A Budapesti Gazdasági Főiskola és a Médiakutató pódiumbeszélgetése, 2009. november 9.

Pártosság vagy pártatlanság? A mai magyar média. Médiakutató Pódiumbeszélgetés 2010. szeptember 16.

Támogatónk

A Médiakutató megjelenését az Open Society Institute magyarországi Szükségalapja támogatja.