Metoda výuky Karla Kappa, profesora výukových technologií na Commonwealth University of Pennsylvania. Sledujte ho na LinkedIn.
„Má někdo nějaké otázky?“ je pravděpodobně nejčastěji slyšená otázka v jakékoli třídě, ať už živě nebo virtuálně. Je také jednou z nejméně užitečných. Je to uzavřená otázka a nejjednodušší odpověď na uzavřenou otázku je „ne“. Jakmile se student vydá snadnou cestou a odpoví ne, ať už v duchu nebo nahlas, přemýšlení končí.
Tento text je postaven na praxi Karla Kappa, který vyučuje výukové technologie a herní design a celou svou kariéru se věnuje sledování toho, co motivuje studenty k reakci. Následuje jeho metoda a vysvětlení, proč nástroje, které většina učeben již má, usnadňují její používání.
Proč mlčení není pochopení
Na začátku své kariéry Kapp interpretoval ticho, které následovalo po otázce „Máte nějaké otázky?“, jako dobré znamení. Nebylo to tak. „Nedostával jsem tiché, chápavé a osvícené studenty,“ říká. „Dostával jsem spoustu lidí, kteří se rozhodli jít snadnou cestou.“
Takže přešel k otevřenější verzi: „Jaké máte otázky?“ Lepší, ale stále to studentovi dává obrovský, nedefinovaný úkol. Žádá ho, aby si prošel vše, co jste právě probrali, zvážil to s tím, co už věděl, a rozhodl, zda něco z toho vyvolává otázku. Ticho bylo zhruba stejné jako předtím.
Byla potřeba jiná strategie. Nakonec fungovala otázka na přemýšlení, která nutí studenta předvídat, rozhodovat se nebo aplikovat znalosti. Taková otázka nenechává prostor pro pokrčení ramen nebo snadné ne. Cílem přestává být „slyšeli to?“ a stává se „můžu je přimět k zamyšlení nad tím, co jsem právě probral?“.
Proč studenti mlčí
Frázování není jediným důvodem, proč se v místnosti rozplyne ticho, a znalost dalších důvodů vám umožní je napravit.
Zaprvé, studenti jsou často přetížení. Látku známe tak dobře, že zapomínáme, že ji slyší poprvé. Přetížený mozek nemá žádnou rezervní kapacitu k přemýšlení; může ji pouze vstřebávat. Pokud studenti projdou prostor, který potřebují k propojení nových informací s tím, co již znají, nezbude jim nic na otázku.
Pak jsou tu společenské náklady. Student se obává, že si spolužák pomyslí, že „to už instruktor probral“, nebo že instruktor usoudí, že neposlouchal. Tento strach studenta odradí dříve, než se pokusí cokoli vysvětlit.
Nic se neopraví hlasitějším nebo častějším kladením otázky typu „máte nějaké otázky?“. Pomáhá jen psychologická bezpečnost, když se to řekne nahlas. Kapp svým studentům jasně říká: kdybyste látku už znali, nebyli byste v této hodině, takže žádná otázka není nepřípustná. Také přehodnocuje, co znamená přehlédnutý bod. „I když poslouchali, také zpracovávají informace, takže si lidé mohou něco přehlédnout. Ptát se na něco, co vám uniklo, neznamená, že jste neposlouchali. Znamená to, že jste informace zpracovávali.“
Vložení studentů do rozhodovacího procesu
Jednou z technik, na kterou se Kapp opírá, aby vynutil myšlení, je interaktivní vyprávění příběhů. Místo přednášky o konceptu vloží studenty do scénáře, provede je jím a zastaví se u rozhodovacích bodů, obvykle u čtyř nebo pěti. V každém bodě se studentů zeptá, co by udělali, obvykle prostřednictvím systému odpovědí publika, a poté odhalí odpověď, kterou zvolila většina. Protože se jedná o živé hlasování, nikdo se nemůže odhlásit a nikdo nemůže jen poslouchat. Každý musí dojít k určité odpovědi, než může pokračovat.
Ve svém kurzu herního designu si jeden z nich připraví takto. Pracujete pro studio, které vyvíjí hru s názvem Dragonmon GO. Váš manažer vám dá dvě možnosti: říct hráčům tři věci, které potřebují vědět o chytání draků, nebo je nechat rovnou začít chytat draky. Vyberte si odpověď.
Správná odpověď je nechat je začít hned, protože dospělí studenti se učí nejlépe, jakmile zjistí, že něco nevědí. Pak přichází otázka, která odvede skutečnou práci: proč je to správná odpověď? „Nechat studenty vysvětlit své uvažování odvede stejnou práci jako původní otázka,“ říká Kapp. „Obvykle je to místo, kde zjistím, jestli si to promysleli, nebo jen opravdu dobře hádají.“
Systém odezvy publika tento vzorec dobře zvládá. Sestavte scénář na několika slajdech, umístěte živé hlasování v každém bodě rozhodování a nechte místnost hlasovat, než odhalíte, co si vybrala většina lidí a proč. Hlasování je ta část, která odstraňuje východ; student nemůže bez problémů projít rozhodnutím, na které musel zaregistrovat odpověď.
Čtyři druhy průzkumů myšlení
Kappova další hlavní technika je dotazování, ale ne dotazování typu ano/ne. Používá čtyři typy, z nichž každý je navržen tak, aby studenta přiměl k tomu, aby si něco uvědomil dříve, než uvidí odpověď, spíše než aby si potvrdil, že ji už znal.
- Předpověď. Co si myslíte, že se stane dál?
- Rozhodnutí. Kterou možnost byste si vybrali a proč?
- Důvěra. Jak si jste jistý/á: 10 %, 40 %, 100 %?
- Aplikace. Kde se to projevuje ve vaší vlastní práci, nebo jak byste tuto myšlenku aplikoval/a v dané situaci?
Sebevědomí je typ, který lidé podceňují. Nízké sebevědomí se špatnou odpovědí je v pořádku; to je prostě někdo, kdo se stále učí. Vysoké sebevědomí se špatnou odpovědí je problém, protože obvykle znamená, že něco bylo vysvětleno způsobem, který se zdál srozumitelný, ale zcela vynechal myšlení. To je signál k tomu, aby se člověk vrátil a znovu si danou myšlenku probral.
V živém vystoupení se tyto jasně mapují na typy snímků, které již máte. Predikce, rozhodnutí a aplikace fungují jako běžné ankety, kde třída hlasuje a rozptyl se zobrazuje na obrazovce. Sebejistota funguje dobře jako... stupnice hodnocení, kde se studenti umístí na řádek 10 až 100 a vy sledujete, jak je rozložena jistota, nejen zda byla odpověď správná. Hodnota je ve všech případech stejná: třída se zaváže před odhalením, takže měříte spíše myšlení než přikyvování.
Nejdříve myslete, pak AI
Kapp začal sledovat, co umělá inteligence tiše dělá s brainstormingem v rámci myšlení. Ptá se studentů na strategie pro zmírnění rizik v rámci e-learningového projektu. Podávají mu ty dobré. Pak se jich ptá, proč si zvolili právě tuto strategii, a čím dál častěji slýchá: „Nevím.“ Vybral si ji nástroj umělé inteligence, ne oni. Nápad přišel bez přemýšlení, které by ho mělo vytvořit.
Jeho pravidlo nyní zní: nejdřív myslete, pak AI. Promyslete si sami, propracujte se k problému a poté použijte AI k přidání úhlů pohledu, které jste nezvážili, místo abyste přemýšlení přeskakovali. Nepřenechávejte své myšlení stroji. Je to stejné selhání, které mají zachytit průzkumy, jen vyvolané jinou špatnou zkratkou.
Tři otázky, které stojí za to si položit
Pokud chcete rychlou a nenáročnou náhradu za otázku „má někdo nějaké otázky?“, tyto tři vám pomohou:
- Jaký nápad byste mohli uplatnit zítra, v práci nebo v příští hodině?
- Která část z toho se vám zdá nejužitečnější?
- Vysvětlete to zpětně svými vlastními slovy.
Tu poslední Kapp zachytil před lety, když instruktor nechal třídu nakreslit model, který právě učil, a pak ho naučil osobu vedle sebe. „No,“ vzpomíná si Kapp, jak si pomyslel, „tohle jste právě učil, všichni to už znají.“ Pak to musel naučit a zjistil všechno, co nevěděl. Výuka vás nutí promyslet si koncept způsobem, jakým poslech nikdy neudělá. Jeho partner ho to naučil zpět a model v obou případech obohatil.
Zkus jednu věc zítra
Najděte si jedno místo, kde byste se normálně ptali „máte nějaké otázky?“, a nahraďte ho něčím, co studenta donutí přemýšlet, místo aby jen odpovídal. Nepokryjete tolik látky. Ale v reálném čase zjistíte, co se studenti naučili, a oni to také zjistí, protože si to sami vyřeší. Postupem času se v místnosti stane sebevědomější a pohodlnější klást otázky a přemýšlet, což je celý smysl.
Nástroje pro to nejsou exotické. Scénář, několik rozhodovacích bodů, čtyři druhy anket a místnost, která musí hlasovat, než uvidí odpověď. Co se nemění, není technologie. Je to otázka.
