Открытый молодёжный университет – это пространство уникальных возможностей, основанное на инновационном обучении, командной проектной деятельности, геймификации и погружении в научно-техническое творчество. Мы постоянно совершенствуем наши курсы, чтобы подготовить успешных представителей будущего поколения инженеров и новаторов к жизни в высокотехнологичном мире.
молодежных мероприятий
партнёра программ
образовательных курса
Открытый университет занимается непростой аналитической работой: исследует эффективность существующих педагогических практик и выявляет самые действенные. Для этого функционирует целый департамент — Институт образовательных технологий — в сотрудничестве с Центром технологий обучения в SRI International.
Последний отчёт Открытого университета представляет собой выборку из десяти перспективных практик, имеющих наибольшую ценность в текущих условиях информационной эпохи. Вот эти практики, расположенные по степени их масштабируемости, иными словами, приблизительно так, в какой последовательности эти практики будут распространяться в глобальном пространстве. О каждом из этих принципов мы писали в течение года, поэтому и приукрасили их тематическими ссылками.
1. Обучение в повседневной деятельности
Обучение в неформальной обстановке — верный путь к образованию крепкой связи между теорией и практикой. Причём связь эта двусторонняя: знания, полученные в школе или вузе, укрепляются в процессе применения в реальной жизни; а повседневная жизнь обогащается знаниями, полученными в ходе обучения. Как это работает? Учитель задаёт вопрос или ставит проблему перед учениками, а ученикам остаётся исследовать эту задачу в полевых условиях, собрать свою доказательную базу в ходе практики, а затем представить своё решение перед коллективом.
2. Обучение через полемику
Научное знание строится на искусстве полемики, дискуссии и аргументированной точке зрения. Поиск аргументов в ходе дискуссии помогает всем участникам посмотреть на проблему с разных углов зрения, доработать свою идею и прийти к совместным выводам. Как это работает? Учитель запускает обсуждение с помощью открытых вопросов, требующих развёрнутых объяснений, а ученикам остаётся оттачивать своё умение высказываться по очереди, активно слушать и давать конструктивные комментарии.
3. Стихийное обучение
Знание часто приходит незапланированно: например, когда мы просто пролистываем новостную ленту или читаем книгу, на первый взгляд, совсем не относящуюся к предмету изучения. Идеи и связи возникают случайно, не контролируются наставником, не подчиняются графику и расписанию. Тем не менее, это крайне важная часть самообразования, повышающая уровень мотивации и умение строить межпредметные связи.
4. Контекстуальное обучение
Контекст помогает актуализировать прежний опыт. Интерпретируя информацию в контексте уже имеющихся знаний, соотнося её с предыдущим опытом, мы углубляемся в её суть и встраиваем её в сложившуюся структуру знаний. В классе контекст ограничен и во времени, и в пространстве. Вне класса контекстом является практически всё окружение и практически любая деятельность. Мы сами создаём контекст, взаимодействуя с окружением, разговаривая с другими людьми, делая собственные записи и наблюдая за действительностью.
5. Алгоритмическое мышление
Алгоритмическое (вычислительное, компьютерное) мышление — мощное оружие для решения прикладных задач. Алгоритмическое мышление отличается свойством разбивать сложные задачи на мелкие подзадачи (декомпозиция), сравнивать с задачами, решёнными ранее (распознавание паттернов), отбрасывать несущественные детали (абстрагирование), определять и прорабатывать шаги для достижения результата (алгоритмизация), а также совершенствовать эти этапы (отладка). Подобные навыки ценны во многих сферах жизни — от написания рецепта блюда и планирования отпуска до управления научным коллективом, ищущим лекарство от эболы. Алгоритмическое мышление учит структурировать проблему, и формируется оно вовсе не только на уроках информатики и программирования, но и при обучении математике, физике и даже рисованию.
6. Обучение в дистанционных лабораториях
Работа с реальными научно-исследовательскими инструментами вроде удалённых экспериментов в лабораториях или удалённого управления телескопом помогает выработать навыки научной постановки вопросов, улучшить понимание концепций и, конечно, повысить уровень мотивации. В наше время удалённый доступ к специализированному оборудованию, предназначенному для учёных и студентов, всё чаще предоставляется и школьным учителям, и школьникам. Удалённая лаборатория обычно включает в себя само оборудование, роботизированную руку для совершения операций и веб-камеру для получения обратного отклика и слежения за ходом операций.
7. Обучение через физическую культуру
Через собственное тело мы познаём принципы взаимодействия с окружающим миром. При освоении какого-либо вида спорта каждое движение тела является частью процесса обучения. В физическом действии тело и мозг работают вместе; мы получаем отклик от каждого своего движения, и это мотивирует нас на дальнейшее познание. Современные носимые гаджеты могут распространить этот ценный опыт и дальше: сбор физиологических данных, гироскопы и датчики движения могут подтолкнуть к установлению связей с точными науками.
8. Адаптивное обучение
Все ученики обладают индивидуальными особенностями, а учебные материалы, как правило, одинаковы для всех. Это и рождает одну из основных проблем обучения: каждый ученик взаимодействует с материалом по-своему: один скучает, второй не успевает, и только единицам удаётся найти свой оптимальный путь. Адаптивное обучение должно стать решением такой проблемы. Использование данных о прежнем опыте обучения каждого пользователя позволит создать персональный учебный маршрут для каждого. Системы персонализированного обучения рекомендуют, когда стоит приступить к изучению нового материала и когда нужно повторить пройденный, и дают возможность отследить собственный прогресс.
9. Отслеживание эмоционального состояния
Алгоритмы слежения за движениями глаз и распознавания лиц могут анализировать процесс обучения и соответствующим образом реагировать на текущее эмоциональное и когнитивное состояние ученика. По поведению пользователя можно определить, вызывает ли у него затруднения вопрос, отвлекается ли он, расположен ли он к обучению. Так алгоритмы могут стать компьютеризированным наставником, который поможет учителю соответствующим образом подстроить учебную программу под каждого пользователя.
10. «Невидимая» оценка
Автоматический и постоянный сбор данных о поведении учащихся поможет проводить фоновую незаметную оценку процесса обучения каждого ученика. Эта техника используется в популярных RPG, когда система, собирающая данные о действиях пользователя, в соответствии с ними корректирует дальнейшую программу достижения игровых целей. Эту идею с успехом можно применять в образовании. Помимо того, что такая невидимая оценка может дать информацию о навыках, не поддающихся прямому тестированию (скажем, стратегическое мышление или творческие способности), она позволяет избежать необходимости прерывать учебный процесс и писать контрольную. Здесь возникает масса этических вопросов касательно такого масштабного сбора данных о буквально каждом действии пользователя, поэтому, конечно, подобные системы будут применяться массово далеко не скоро.
Источник: Newtonew.com