Opinie uczniów ukształtowały te aktualizacje. Potwierdzają to rzeczywiste dane z klas w całych Stanach Zjednoczonych.
Wyobraź sobie, że prowadzisz zajęcia matematyczne w szkole średniej. Niektóre dzieci mówią dobrze po angielsku, inne dopiero zaczynają się uczyć tego języka. Luka w zrozumieniu materiału szybko się powiększa, jeśli nie masz odpowiednich narzędzi. To znana walka. Nauczyciele chcą pomóc wszystkim, ale zasoby są ograniczone. Motywacja spada, zaangażowanie maleje.
To jest dokładnie problem rozwiązany przez Kyron Learning i AIMS Collaboratory. Nie zgadywali, co zadziała, ale obserwowali prawdziwe wydarzenia. Połączyli siły, aby przeprowadzić czteroczęściowe badanie finansowane przez Fundację Gatesów. Cel? Aby zmierzyć wpływ uczenia się opartego na sztucznej inteligencji na motywację i zaangażowanie uczniów języka angielskiego (ELL) w matematyce.
Rezultatem są nie tylko liczby, ale plan działania dotyczący rozwoju funkcji.
Dlaczego badania iteracyjne są lepsze niż zgadywanie
Jedna rzecz szczególnie rzuca się w oczy: nie było to podejście typu „zrób to i zobacz”. To był proces iteracyjny. Stałe korekty w czasie rzeczywistym na podstawie tego, co faktycznie powiedzieli uczniowie.
W roku szkolnym 2024–2025 w skład zespołu wchodziło 22 nauczycieli. Około 1000 uczniów. Siedemnaście szkół. Skala była duża, ale metodologia rygorystyczna. Informacje zwrotne napływały ze wszystkich stron: ankiety, wywiady, testy użyteczności i wskaźniki zaangażowania.
Dlaczego jest to ważne dla uczniów ELL? Bo barierą jest nie tylko matematyka, ale i język. Terminologia matematyczna stwarza obciążenie poznawcze. Ona jest świetna. Kiedy próbujesz zrozumieć algebrę podczas dekodowania nowych angielskich terminów, łatwo jest zostać w tyle.
Studenci potrzebują czegoś więcej niż tylko odpowiedzi. Potrzebują wsparcia. Potrzebują wsparcia wizualnego. Potrafią przetwarzać informacje we własnym tempie.
“Lekcje angażowały każdego ucznia. Są podekscytowani…odpowiadają częściej i z większą pewnością siebie” – nauczycielka z badania
Cytat ten odzwierciedla zmianę podejścia. Kiedy wsparcie zaspokaja potrzeby, pojawia się motywacja. W badaniu głosom uczniów przypisano większą wagę niż domysłom.
Od opinii po aktualizacje funkcji
Kyron nie wprowadził efektownych gadżetów. Dodali narzędzia do zmniejszania barier. Trzy podstawowe funkcje wyłoniły się bezpośrednio z opinii uczestników. Każdy z nich dotyczył konkretnego problemu zaobserwowanego w klasie.
Cykle 1–2: Siła napisów
W pierwszym cyklu studenci mieli kontakt z konwersacyjną sztuczną inteligencją. Udzielił natychmiastowej informacji zwrotnej. Ale był problem. Nauka oparta na dźwięku stworzyła wąskie gardło.
Uczniowie znający kilka języków zmuszeni byli do ponownego wysłuchania fragmentów. Zwolnili wideo i wrócili do wyjaśnień. Dlaczego? Nieznane słownictwo akademickie w mowie ustnej jest słabo odbierane przez ucho. Nie można przewijać wykładu na żywo.
Tak więc w cyklu 2 pojawiły się napisy.
Nie była to tylko formalność związana z dostępnością. To było narzędzie zrozumienia. Jednoczesne słuchanie języka mówionego i pisanego pomaga mózgowi przetwarzać informacje. Zauważyli to również Venturini i in. (2022). Napisy wspierają rozwój słownictwa i umiejętności czytania i pisania.
Dla uczniów ELL zmieniło to wszystko. Dało im to kontrolę.
Jeden z uczniów szkoły średniej, którego słowa zostały przetłumaczone z języka hiszpańskiego, ujął to po prostu: „Podobały mi się napisy. Dzięki nim łatwiej jest zrozumieć temat”.
Zaufanie rosło. Bariera w słuchaniu nieznanych terminów szybko zniknęła.
Cykle 2–3: Podświetlanie transkrypcji
W drugim cyklu napisy już pomogły. Długie wyjaśnienia nadal jednak sprawiały trudności. Uczniowie mieli trudności z nadążaniem za przepływem pomysłów. Pominęli fragmenty wyjaśnień i aby je znaleźć, musieli przewinąć film do tyłu. To było wyczerpujące.
Kyron odpowiedział podświetlaniem transkrypcji w cyklu 3.
Jak to działa. Pełny zapis lekcji pojawi się obok filmu. Gdy instruktor mówi, odpowiedni fragment tekstu jest podświetlany. Uczniowie mogą kliknąć dowolne miejsce w tekście, aby przejść do odpowiedniego miejsca w filmie.
To interaktywne. Jest przyjazny dla nawigacji. Tworzy to bezpośredni związek między tym, co się mówi, a tym, co się pisze.
Badania wykazały wyraźny wzór. Uczniowie wielojęzyczni korzystali z tej funkcji nieproporcjonalnie częściej niż ich rówieśnicy spoza ELL. Potrzebowali tego. Pomogło im to w przetwarzaniu języka i zrozumieniu materiału w czasie rzeczywistym.
„Podobało mi się, jak [transkrypcja Kyrona] podała mi definicję, gdy nie rozumiałem ani słowa” – podzielił się jeden z uczniów.
Nagle lekcja nie była już niewyraźnym dźwiękiem. Stało się to możliwym do śledzenia i zrozumiałym doświadczeniem.
Cykle 3–4: Klikalne definicje
Słownictwo nadal zabija tempo. Niezależnie od tego, czy jesteś studentem ELL, czy nie, natrafienie na nowy termin akademicki może sprawić, że się zatrzymasz. W cyklu 3 uczniowie zrobili pauzę. Opuścili zajęcia, żeby sprawdzić słowa w słowniku. Zapytali nauczycieli. Straciłem wątek myśli.
Cykl 4 naprawił ten problem za pomocą klikalnych definicji.
Wbudowane w podświetlanie transkrypcji podkreślone słowa są teraz interaktywne. Uczeń kliknął słowo. Natychmiast pojawiła się definicja. Od razu powrócili na lekcję.
To znacznie zmniejszyło obciążenie poznawcze. Dzięki temu nauka przebiegała sprawnie. Budowało zrozumienie słownictwa w kontekście, nie zakłócając koncentracji.
„Podobało mi się… to, że pomogły mi lepiej zrozumieć” – stwierdziła uczennica.
Nie było w tym żadnej magii. Po prostu przeszkoda została usunięta.
Wspólne tematy we wszystkich cyklach: czego się nauczyliśmy
Badanie nie tylko pokazało, które przyciski klikali uczniowie. Ujawniło filozofię technologii edukacyjnej.
- Prostota zwycięża. Grywalizacja ma swoje miejsce. Jednak wielu uczniów nie potrzebuje efektownych wykresów. Potrzebują wbudowanego wsparcia. Narzędzia, które pomagają im zrozumieć materiał teraz.
- Obciążenie poznawcze jest prawdziwe dla uczniów ELL. Matematyka jest już trudna. Język dodaje wagi. Usunięcie tego obciążenia pozwala uczniom skupić się na koncepcjach, a nie tylko na kodzie angielskim.
- Słuchaj użytkowników. Rozwój produktu nie powinien odbywać się w próżni. Wywiady z nauczycielami i ankiety wśród uczniów kierowane były wszystkimi wysiłkami. Najlepsza technologia edukacyjna (EdTech) nie opiera się na domysłach. Opiera się na obserwacji i iteracji.
Wniosek
Nie chodziło tylko o dodanie funkcji. Chodziło o szacunek. Szacunek dla sposobu, w jaki uczniowie się uczą. W szczególności uczniowie wielojęzyczni wnoszą ogromny potencjał do zajęć matematycznych.
Cel pozostał ten sam: zapewnienie terminowego wsparcia skupionego na osobie uczącej się. Niezależnie od tego, czy chodzi o funkcje czytania na głos, transkrypcje w określonym czasie czy definicje kontekstowe. Celem jest pomóc uczniom wytrwać. Buduj pewność siebie.
Motywacja uczniów wzrasta, gdy wsparcie przychodzi dokładnie wtedy, gdy jest potrzebne. Nie tydzień później. Nie w instrukcji. Teraz.
Olivia Martens jest kierownikiem projektu w Kyrón Learning. Historia jej twórczości pokazuje, że gdy projektujemy z myślą o najsłabszych, wszyscy wygrywają.
