מודלים טכנולוגיים של פרסונליזציה של למידה במערכת ההשכלה הגבוהה

Alamri, H. A., Watson, S., & Watson, W. (2021). Learning technology models that support personalization within blended learning environments in higher education. Tech Trends, 65. 1, 62-78‏

עיקרי הדברים:

● מאמר זה מצביע על שלושה מודלים פופולריים ועכשוויים בתחום של פרסונליזציה של למידה במערכת ההשכלה הגבוהה: תגים דיגיטליים, טכנולוגיית למידה אדפטיבית ולמידה מבוססת-יכולת

● תג דיגיטלי הינו מסד נתונים ייחודי, ממוסמך, נגיש ומרושת המשמש כתיק אישי, כגיליון ציונים או כתעודת גמר, ומאפשר ללומד להציג ולהפגין את ההישגים והמיומנויות שרכש במהלך לימודיו

● טכנולוגיית למידה אדפטיבית מסתמכת על שימוש בבינה מלאכותית ובמערכות מחשוב מתקדמות אשר מסוגלות לזהות, בזמן אמת, את טכניקת הלמידה של הפרט, ולהכווינו לערוצים המותאמים לו

● קידום והטמעה של טכנולוגיה בחינוך לא יבואו לידי מימוש בלי תחושת מחויבות ואמונה מלאה מצד ראשי מוסדות ההשכלה הגבוהה, כמו גם פתיחות מצד המורים, תמיכה ארגונית, תיאום ציפיות והקמת תשתיות מתאימות

לתקציר באנגלית

לקריאה נוספת: כל סיכומי המאמרים בנושא טכנולוגיה והוראה

פרסונליזציה של למידה

פרסונליזציה של למידה (Personalized learning) מיועדת ליצור, לקדם ולטפח סביבות למידה מותאמות-אישית במערכת ההשכלה הגבוהה, או במערכת החינוך בכללותה. זאת, באמצעות פלטפורמות טכנולוגיות-פדגוגיות המתאימות את תוכנית הלימודים באופן פרטני לכל לומד. עם זאת, הטמעת פרסונליזציה של למידה נחשבת למאתגרת במיוחד. שכן, היא מצריכה כלים, תשתיות, משאבים ומידע טכנולוגי מהסוג המתקדם, המהיר והיקר ביותר (Alamri et al., 2020).

מתודולוגיה

מחקר מטא-אנליטי זה מגדיר את גישת הפרסונליזציה של הלמידה, מתאר את אופני היישום שלה, ממקם אותה בהקשר עכשווי ומציג שלושה מודלים בולטים. לשם כך, החוקרים שואבים מידע מ-18 מאגרי חיפוש אקדמיים, כגון EBSCO, ERIC, ProQuest, Google Scholar ו-Wiley Online Library. תוך שימוש במילות החיפוש המתאימות ביותר, אותרו ונותחו 84 פריטים אקדמיים רלוונטיים, וביניהם: מחקרים מכתבי עת, דו"חות מחקר, מאמרים מכנסים, פרקים מספרים, חוברות לימוד ודיסרטציות. כל זאת, כדי להשיב לשאלות המחקר הבאות:

1. מהם המודלים הטכנולוגיים אשר תומכים בפרסונליזציה של למידה במערכת ההשכלה הגבוהה?
2. מהם היתרונות והאתגרים של הטמעת מודלים של פרסונליזציה של למידה במערכת ההשכלה הגבוהה?

פרסונליזציה של למידה במערכת ההשכלה הגבוהה

הפרסונליזציה של הלמידה מאפשרת ללומדים להשתחרר ממגבלות הזמן, המקום וקצב ההתקדמות הכיתתי ומשחררים אותם להתמקד ולהתעמק בנושאים אשר מסקרנים אותם. זאת, מתוך תפיסה לפיה סטודנט שיכול להתמקד בתחומים בהם הוא מתעניין, או בקיא, צפוי להעצים את ביטחונו העצמי, את הידע הממוקד-מקצוע ואת המיומנויות העתידיות שלו. גם מצדם של המרצים, הפרסונליזציה של הלמידה יכולה לתרום ליחסי הסטודנט-מרצה משום שזו מייתרת את המאמצים המושקעים בפיקוח על כללים ותקנונים אקדמיים רשמיים, כגון: נוכחות, איחורים, השתתפות, מועדי הגשה סופיים ועוד, ומתירה לעסוק בליבה הפדגוגית והאקדמית בלבד (Roberts et al., 2017). 

תגים דיגיטליים

תג דיגיטלי הוא מודל חדש של תיק אישי, גיליון ציונים או תעודת גמר אשר מאפשר ללומד להציג ולהפגין את המיומנויות שרכש במהלך לימודיו. לא מדובר בדף נייר או בתמונה סרוקה. אלא, במסד נתונים ייחודי, ממוסמך, נגיש ומרושת. התג הדיגיטלי יכול לשמש כתיק העבודות של הלומד ולייצג את ההישגים, תחומי העניין או יחסו ללימודים בצורה גרפית, חזותית, מקוונת וזמינה ברשת. התג הדיגיטלי אינו מוגבל בנפח ויכול לכלול גם פריטי מידע נוספים, כגון: תמונת פרופיל, קישורים, הסברים, מיומנויות, משמעויות, הישגים וציונים (Clements et al., 2020).

התגים הדיגיטליים יכולים לסייע בשימור ידע ובהעברתו משנה לשנה, כך שהמרצים מכירים את החוזקות והחולשות של הסטודנטים לפני פגישתם הראשונה, כהנגדה לרשימה השמית הנהוגה כיום. כמו כן, התגים עתידים לתרום מבחינת הגברת מוטיבציה בקרב לומדים, חיזוק מחויבותם, מניעת נשירתם מהלימודים, פיקוח על קצב התקדמותם, קישורם לשותפים אופציונאליים והגדרת יעדיהם הבאים. כמו כן, הלומדים רשאים להציג את התגים ברשתות חברתיות, בפורומים מקצועיים או בראיונות עבודה עתידיים (Lesser, 2016).

עם זאת, השימוש בתגים דיגיטליים עדיין אינו רווח וקובעי המדיניות אינם מקדמים את השימוש בהם. בפועל, הם נתפסים כאופציה אלטרנטיבית, תלויים אך ורק ביוזמות פרטיות ובנכונות של מרצים יצירתיים ומצריכים סיוע טכני, תחזוקה דיגיטלית וחוויית משתמש. כך או כך, פועלות בשוק כמה אפליקציות מובילות של תגים דיגיטליים. לדוגמה, IMS Open Badges, Acclaim ו-Accredible. 

טכנולוגיית למידה אדפטיבית

מודל טכנולוגיית למידה אדפטיבית (Adaptive learning technology) מסתמך על שימוש בבינה מלאכותית ובמערכות מחשוב מתקדמות אשר מסוגלות לזהות, בזמן אמת, את טכניקת הלמידה של הפרט. בפועל, הקורס מעוצב על ידי הספק והחומרה מתוכנתת באופן אשר בוחן ומעריך את התקדמות הלומד מבחינת עיון בסילבוס, מטלות קריאה ועבודות להגשה ומכווינה אותו אל עבר מסלולי ההתקדמות ההולמים עבורו (Plass & Pawar, 2020).

כיום, יותר מ-30 חברות מציעות ממשקים של למידה אדפטיבית במערכת ההשכלה הגבוהה, וביניהן: McGraw Hill, D2L, Domoscio, Realizeit ו-Knewton. הגם שקיימים הבדלים בין הממשקים האלו, רובם מוגדרים כתוכנה מובְנת בפלטפורמת קורס מקוון שמאפשרת להתאים את שיטת וחומרי הלימוד לצרכי הלומד בעזרת בחינה, חיקוי, הקלטה, תיוק ועיבוד של תגובותיו, פעולותיו ודפוסי עבודתו. מודל למידתי זה נחשב לחיוני עבור עתיד הפרסונליזציה של הלמידה ועתיד להקל את עבודת המרצה.

למידה מבוססת-יכולת

למידה מבוססת-יכולת (Competency-Based Learning) מוגדרת כמערך של מיומנויות המאפשר לסטודנט ללמוד באופן אוטונומי, לרכוש ולעבד מידע מורכב, לבצע הערכה עצמית, לדווח על ממצאים ולהצליח לקדם את עצמו. כיום, התקדמות הלומדים תלויה, במידה רבה, בהתמצאותם בסביבות למידה טכנולוגיות ואוטונומיות. מכאן, גישת הלמידה מבוססת-יכולת עשויה לחסוך בזמן, מקום, כסף ומשאבים, למנוע את נשירתם של סטודנטים מתקשים, להפיח מוטיבציה בסטודנטים מצטיינים ולהניעם למעורבות (Camacho & Legare, 2016).

אתגרים וחששות

קידום והטמעה של טכנולוגיה בחינוך לא יבואו לידי מימוש בלי תחושת מחויבות ואמונה מלאה מצד ראשי מוסדות ההשכלה הגבוהה, כמו גם פתיחות מצד המורים, תמיכה ארגונית, תיאום ציפיות והקמת תשתיות מתאימות. בזמן שהתנגדויות אישיות ומוסדיות להטמעת טכנולוגיה בחינוך עלולות להכשיל את הפרסונליזציה של החינוך, בכוחם של מורים, מחנכים ומנהלים חדורי-מוטיבציה להניע את התהליכים האלו. באמצעות כך, יוכלו סטודנטים לייעל את תהליכי הלמידה, להתקדם באופן שמותאם להם ולנהל את הזמן בצורה מיטבית.

כדי לנצל את סגולות הפרסונליזציה של הלמידה, על מוסדות לימוד תיכוניים ואקדמיים להכשיר לומדים לאוריינות דיגיטלית, לתקשורתיות, ללמידה אוטונומית ולמישוב רפלקטיבי. במקביל, המרצים צריכים לעבור קורסי פיתוח מקצועי דיגיטלי איכותיים שיאפשרו להם להטמיע מודלים טכנולוגיים בעידן המקוון ולחדד את האוריינות הדיגיטלית ואת כישורי ההוראה וההנחיה המקוונים. לבסוף, על המוסדות לוודא כי קיימת תשתית אינטרנטית, דיגיטלית וטכנולוגית המעודדות למידה מבוססת-טכנולוגיה.

לסיכום, שימוש והטמעה של מודלים טכנולוגיים שתומכים בפרסונליזציה של למידה הינם מאתגרים ליישום וקשים לביצוע ולא בטוח שיהיו מיטביים עבור כלל הסטודנטים. אולם, אותם מודלים יכולים ליצור רפורמה בשיטות הלמידה וההוראה של המרצים, לייעל משמעותית את מערכת ההשכלה הגבוהה ולמנוע גירעונות מוסדיים. לשם כך, בטרם ההטמעה, ראוי לערוך ניסוי וטעייה, ליישם כפיילוט, לקבל משוב, להעריך מחדש ולצאת לדרך חדשה לקראת עידן של למידה מקוונת.

רשימת המקורות

Alamri, H., Lowell, V., Watson, W., & Watson, S.L. (2020). Using personalized learning as an instructional approach to motivate learners in online higher education: Learner self-determination and intrinsic motivation. Journal of Research on Technology in Education. 52, 3, 322-352

Camacho, D.J., & Legare, J.M. (2016). Shifting gears in the classroom—Movement toward personalized learning and competency-based education. The Journal of Competency-Based Education. 1, 4, 151-159

Clements, K., West, R.E., Hunsaker, E. (2020). Getting started with open badges and open micro-credentials. The International Review of Research in Open and Distributed Learning. 21, 1, 153-171

Lesser, M. (2016). Why we badge: The potential for digital credentials. Education Digest. 81, 5, 43-48

Roberts, L. D, Howell, J. A, & Seaman, K. (2017). Give me a customizable dashboard: Personalized learning analytics dashboards in higher education. Technology, Knowledge and Learning. 15, 16-30

Plass, J.L., & Pawar, S. (2020). Toward a taxonomy of adaptivity for learning. Journal of Research on Technology in Education. 52, 3, 275-30