PEDAGOŠKA FAKULTETA
Poučevanje na razredni stopnji z angleščino
Špela Lipovšek
POUČEVANJE ZAČETNEGA PROGRAMIRANJA Z ROBOTI OZOBOT V DRUGEM TRILETJU OSNOVNE ŠOLE
Magistrsko delo
Ljubljana, 2021
PEDAGOŠKA FAKULTETA
Poučevanje na razredni stopnji z angleščino
Špela Lipovšek
POUČEVANJE ZAČETNEGA PROGRAMIRANJA Z ROBOTI OZOBOT V DRUGEM TRILETJU OSNOVNE ŠOLE
Magistrsko delo
Mentor: prof. dr. Jože Rugelj
Ljubljana, 2021
ZAHVALA
Zahvaljujem se mentorju prof. dr. Jožetu Ruglju za strokovno pomoč, usmeritve, hitro odzivnost in spodbudo pri izdelavi magistrskega dela.
Hvala ravnateljici osnovne šole, da mi je omogočila izvedbo raziskave. Hvala tudi učiteljicam za vso pomoč. Velika zahvala gre vsem učencem, ki so z
veseljem in motiviranostjo sodelovali pri aktivnostih.
Zahvaljujem se tudi M. Malešič in Malim inženirjem za vso pomoč ter za vse ideje in izkušnje, ki sem jih pridobila pri njih.
Velika zahvala gre predvsem moji družini. Hvala, da ste mi vsa študijska leta
stali ob strani in me spodbujali. Hvala mami, Gašper in Katarina.
V magistrskem delu bomo predstavili izvedbo učnih aktivnosti za poučevanje začetnega programiranja z roboti Ozobot v drugem triletju osnovne šole. V teoretičnem delu bomo natančneje predstavili koncept računalniško mišljenje, ki je ključnega pomena pri pouku računalništva; prav tako je ključna kompetenca, ki bi jo učenci v 21. stoletju morali pridobiti.
Predstavili bomo tudi teorije učenja in sodobne učne pristope, ki so pomembni za izvedbo načrtovanih učnih aktivnosti. Osredotočili se bomo na dve teoriji učenja, konstruktivizem in konstrukcionizem, ki sta ključni za naš pristop k učenju. Pri sodobnih učnih pristopih bomo podrobneje predstavili problemsko učenje, programiranje v paru in programiranje brez računalnika. Ker izvedene učne ure temeljijo na delu z roboti Ozobot, bomo podrobneje predstavili še robota Ozobot, fizično računalništvo, poučevanje s pomočjo robotov in vizualni programski jezik.
Namen naše raziskave je bil ugotoviti, v kolikšni meri je s sklopom načrtovanih učnih ur za poučevanje začetnega programiranja z roboti Ozobot možno izboljšati uspešnost učencev pri učenju programiranja in računalniškega mišljenja v 4. razredu osnovne šole. Učne aktivnosti smo izvedli v sklopu štirih učnih ur. Začetne aktivnosti, ki so bile namenjene spoznavanju in učenju različnih računalniških konceptov, so temeljile na pristopu programiranja brez računalnika. Nato so sledile aktivnosti fizičnega računalništva z uporabo robota Ozobot. V prvem sklopu aktivnosti so učenci programirali s pomočjo barvnih kod, v drugem sklopu pa so za programiranje uporabljali aplikacijo Ozoblockly. V empirični raziskavi smo s preizkusom znanja preverjali začetno in končno razumevanje računalniških konceptov, pomembnih za programiranje robota Ozobot. Z nestrukturiranim intervjujem smo dobili vpogled v to, kako učenci razumejo besedo robot. Vpogled v končno znanje učencev smo dobili tudi z analizo izdelkov učencev, ki so jih sprogramirali med učnimi urami.
KLJUČNE BESEDE
Ozobot, računalniško mišljenje, učenje programiranja, fizično računalništvo.
In the master's thesis, we will present the performance of learning activities for teaching initial programming with Ozobot robots in the second educational cycle of elementary school. In the theoretical part, we will present in more detail the concept of computational thinking which is of essential significance in the computer science lessons, as well as the key competence that students should acquire in the 21st century. We will briefly present learning theories and modern learning approaches that are important for the performance of the planned learning activities. We will focus on two theories of learning, constructivism and constructionism, which are essential for our approach to learning. In modern learning approaches, we will present problem learning, pair programming, and computerless coding in more detail.
Because the lessons are based on working with Ozobot robots, we will also present the Ozobot robot, physical computing, robot teaching, and visual programming language in more detail.
The purpose of our research was to ascertain to what extent it is possible to improve the performance of students in learning programming and computational thinking in the 4th grade of elementary school by a set of planned lessons for teaching initial programming with Ozobot robots. Learning activities were carried out in a set of four lessons. The initial activities which were dedicated to getting acquainted with and learning different computer concepts were based on a computerless coding approach. This was followed by physical computing activities with the use of the Ozobot robot. In the first set of activities, students programmed using color codes. In the second set, they used the Ozoblockly application for programming. In the empirical research, we tested the initial and final understanding of computer concepts important for the programming of the Ozobot robot by an educational test. Through an unstructured interview, we gained insight into how the students understand the word robot.
We also gained insight into the students’ final knowledge by the analysis of the students' products that were programmed during the lessons.
KEYWORDS
Ozobot, computational thinking, learning programming, physical computing.
TEORETIČNI DEL ... 2
2. RAČUNALNIŠKO MIŠLJENJE ... 2
2. 1 Definicije računalniškega mišljenja ... 2
2. 2 Karakteristike računalniškega mišljenja ... 3
2. 3 Koncepti računalniškega mišljenja ... 5
2. 4 Pomen računalniškega mišljenja in poučevanje le-tega v šoli ... 7
3. TEORIJE UČENJA ... 9
3. 1 Konstruktivizem ... 9
3. 2 Konstrukcionizem ... 10
4. SODOBNI DIDAKTIČNI PRISTOPI K UČENJU ... 12
4. 1 Problemsko učenje ... 12
4. 2 Programiranje v paru ... 13
4. 3 Programiranje brez računalnika ... 14
5. VIZUALNI PROGRAMSKI JEZIK ... 16
6. FIZIČNO RAČUNALNIŠTVO ... 17
6. 1 Poučevanje s pomočjo robotov ... 19
6. 2 Robot Ozobot ... 21
EMPIRIČNI DEL ... 25
7. OPREDELITEV RAZISKOVALNEGA PROBLEMA ... 25
7. 1 Cilji raziskave ... 25
7. 2 Raziskovalna vprašanja ... 25
7. 3 Raziskovalna metoda ... 26
7. 4 Vzorec ... 27
7. 5 Postopek zbiranja podatkov in raziskovalni instrumenti ... 28
7. 6 Postopek obdelave podatkov ... 29
8. REZULTATI RAZISKAVE ... 46
9. SKLEPNE UGOTOVITVE ... 59
10. VIRI IN LITERATURA ... 62
11. PRILOGE ... 67
Priloga 1: Predtest za preverjanje predznanja iz programiranja in računalniškega mišljenja ... 67
Priloga 2: Potest za preverjanje usvojenega znanja ... 71
Priloga 3: Naloge za barvno kodiranje ... 75
Priloga 4: Naloga robotski ples ... 76
Priloga 5: Naloga robotski labirint ... 77
Slika 1: Razlaga simbolov, uporabljenih v preizkusu znanja ... 30
Slika 3: Razvrščanje glavnih sestavnih delov robota ... 32
Slika 4: Vožnja Ozobota po črti ... 32
Slika 5: Načrt ceste za postavitev v učilnici ... 34
Slika 6: Potek dejavnosti pismonoša v razredu ... 35
Slika 7: Učenje barvnih kod ... 36
Slika 8: Učni list s pobarvanimi kodami za izvajanje aktivnosti ... 37
Slika 9: Programiranje z barvnimi kodami ... 38
Slika 10: Načrt labirinta za postavitev v učilnici ... 39
Slika 11: Tabelski zapis za prvo nalogo ... 40
Slika 12: Tabelski zapis za drugo nalogo ... 40
Slika 13: Poenostavljen tabelski zapis za prvo nalogo ... 40
Slika 14: Poenostavljen tabelski zapis za drugo nalogo ... 40
Slika 15: Izvajanje dejavnosti v razredu... 42
Slika 16: Tabelski zapis za prvo nalogo ... 42
Slika 17: Naloga, ki so jo dobili učenci ... 44
Slika 18: Programiranje na računalniku... 45
Slika 19: Ozobot v labirintu ... 45
Kazalo tabel
Tabela 1: Humanistične in mehanične karakteristike računalniškega mišljenja ... 4Tabela 2: Odgovori učencev pri nestrukturiranem intervjuju... 46
Tabela 3: Število odgovorov učencev po posameznih stopnjah razumevanja ... 46
Tabela 4: Normalnost porazdelitve spremenljivke »število točk na pred-« in »potestu« ... 48
Tabela 5: Primerjava števila točk učencev na predtestu in potestu ... 48
Tabela 6: Rezultati Wilcoxon Signed Ranks testa ... 49
Tabela 7: Rezultati Shapiro Wilk testa za normalnost porazdelitve spremenljivke "število točk potesta" ... 49
Tabela 8: Primerjava števila točk učencev s predznanjem in brez predznanja ... 50
Tabela 10: Pravilnost reševanja 1. naloge na predtestu in potestu ... 51
Tabela 11: Vrednost statistične značilnosti Hi kvadrata pri prvi nalogi ... 51
Tabela 12: Pravilnost reševanja 2. naloge na predtestu in potestu ... 52
Tabela 13: Vrednost statistične značilnosti Kulbackovega preizkusa pri 2. nalogi ... 52
Tabela 14: Pravilnost reševanja 3. naloge na predtestu in potestu ... 53
Tabela 15: Vrednost statistične značilnosti Hi kvadrata pri tretji nalogi ... 53
Tabela 16: Pravilnost reševanja 4. naloge na predtestu in potestu ... 54
Tabela 17: Vrednost statistične značilnosti Hi kvadrata pri četrti nalogi ... 54
Tabela 18: Rezultati prve naloge barvnega kodiranja ... 55
Tabela 19: Rezultati druge naloge barvnega kodiranja ... 55
Tabela 20: Rezultati tretje naloge barvnega kodiranja ... 55
Tabela 21: Pravilnost reševanja nalog barvnega kodiranja ... 56
Tabela 22: Rezultati naloge robotski ples ... 56
Tabela 23: Rezultati naloge robotski labirint ... 57
Kazalo grafikonov
Grafikon 1: Učenci, vključeni v raziskavo ... 27Grafikon 2: Delež učencev s predznanjem in brez predznanja ... 27
Grafikon 3: Povprečno število točk, zbranih na predtestu in potestu ... 48
Grafikon 4: Povprečno število točk na potestu glede na predznanje ... 50
1
1. UVOD
Leta 2006 je Jeannette Wing s svojim seminarjem spodbudila novo zanimanje za računalniško mišljenje, ki je po svetu različne strokovnjake spodbudilo k razmišljanju o tej temi (Catlin in Woollard, 2014). Sposobnost računalniškega mišljenja je v sodobnem svetu temeljno in bistveno znanje za vse ljudi, ne samo za tiste, ki se bolj poglobljeno izobražujejo na področju računalništva. Zato bi morali računalniško mišljenje enačiti z branjem, pisanjem in računanjem kot analitično zmožnost, ki bi jo morali imeti možnost v času šolanja pridobiti vsi posamezniki (Barr, Harrison in Conery, 2011). Pomembnosti računalniškega mišljenja v vseh vidikih našega življenja tako ne moremo zanikati, zato je izjemnega pomena, da se učenci v šoli učijo računalniškega mišljenja posredno in neposredno (Wing, 2008).
V teoretičnem delu bomo najprej predstavili računalniško mišljenje. Predstavili bomo različne definicije računalniškega mišljenja, karakteristike in koncepte računalniškega mišljenja;
predstavili bomo tudi, zakaj je računalniško mišljenje pomembno in kako ga poučevati v šoli.
Nato se bomo osredotočili na teorije učenja in sodobne učne pristope, ki so pomembni za izvedbo naše raziskave. Dotaknili se bomo dveh teorij učenja, konstruktivizma in konstrukcionizma. Pri sodobnih učnih pristopih se bomo dotaknili problemskega učenja, programiranja v paru in programiranja brez računalnika. Nazadnje bomo predstavili še vizualni programski jezik, fizično računalništvo, poučevanje računalniškega mišljenja s pomočjo robotov in robota Ozobot.
V empiričnem delu bomo predstavili rezultate, ki se nanašajo na raziskavo pri učencih četrtega razreda osnovne šole. Pri učencih smo želeli ugotoviti, kakšen pomen pripisujejo besedi robot.
Zanimalo nas je, ali se bodo pojavljale statistično pomembne razlike v znanju programiranja in računalniškemu mišljenju pred izvedbo aktivnosti začetnega programiranja, kjer so se učenci spoznali z osnovnimi koncepti programiranja, in po njih. Prav tako nas je zanimalo, ali se bodo med učenci s predznanjem in brez predznanja programiranja in računalniškega mišljenja pojavljale statistično pomembne razlike v uspešnosti reševanja potesta. Raziskali smo, ali učenci po izvajanju načrtovanih učnih dejavnosti znajo bolje prebrati, zapisati in pravilno interpretirati zaporedje ukazov kot ob začetku aktivnosti. Z analizo izdelkov učencev smo želeli ugotoviti, ali učenci po izvajanju načrtovanih učnih dejavnosti znajo ustrezno uporabiti barvne kode v konkretnem primeru, ali učenci po izvajanju načrtovanih učnih dejavnosti razumejo končno zanko in jo znajo uporabiti v konkretnem primeru in ali učenci po izvajanju načrtovanih učnih dejavnosti znajo ustrezno uporabiti ukaze pri programiranju z aplikacijo Ozoblockly v konkretnem primeru.
2
TEORETIČNI DEL
2. RAČUNALNIŠKO MIŠLJENJE 2. 1 Definicije računalniškega mišljenja
Leta 2006 je Jeannette Wing, profesorica računalništva na univerzi Carnegie Mellon, s svojim seminarjem spodbudila novo zanimanje za računalniško mišljenje. Računalniško mišljenje so kasneje definirali različni strokovnjaki po svetu (Catlin in Woollard, 2014).
Wing (2006) je računalniško mišljenje definirala kot način reševanja problemov, oblikovanja sistemov in razumevanja človeškega vedenja z opiranjem na koncepte, ki so v računalništvu osnovni. Računalniško mišljenje po njenem vsebuje nekatere znane koncepte, kot so dekompozicija problemov, predstavitev podatkov in modeliranje. Prav tako računalniško mišljenje vključuje nekatere manj znane koncepte, kot so binarno oz. dvojiško iskanje, rekurzija in paralelizacija.
Aho (2012) je definicijo računalniškega mišljenja poenostavil. Računalniško mišljenje je definiral kot miselni proces, ki je vključen v oblikovanje problemov. Problemi morajo biti oblikovani tako, da so lahko rešitve tega problema predstavljene kot računalniški koraki in algoritmi. Pomemben sestavni del tega procesa je tudi iskanje ustreznih modelov računalništva, s katerimi lahko oblikuješ probleme in nato najdeš rešitve. V tesni povezavi z računalniškim mišljenjem je v računalništvu tudi oblikovanje algoritmov in tehnike reševanja problemov, saj se uporabljajo za reševanje pogostih problemov.
Barr in Stephenson (2011) računalniško mišljenje definirata kot pristop k reševanju problemov na način, ki ga lahko izvede računalnik.
Papert (1980) je računalniško mišljenje definiral kot ključen proces reševanja problemov, ki vključuje oblikovanje rešitev, ki so lahko izvršene s pomočjo računalnika. Ta proces se začne, še preden se začnemo ukvarjati s programiranjem.
Krauss in Prottsman (2016) sta računalniško mišljenje definirali kot uporabo posebnih vzorcev mišljenja in procesov, s katerimi lahko rešimo probleme ali pripravimo programe za računalniško uporabo. Pri tem sta posebej izpostavili dekompozicijo, ujemanje vzorcev, abstrakcijo in algoritme.
CSTA (2011) računalniško mišljenje definira z operativno definicijo, ki je računalniško mišljenje razdelila na šest dimenzij:
1. Formuliranje problemov tako, da nam lahko pri njihovem reševanju pomagajo naprave.
2. Procesiranje podatkov na logičen način.
3. Abstraktna ponazoritev podatkov.
4. Zapis avtomatičnih rešitev s pomočjo algoritmov.
5. Efektivno reševanje problemov.
6. Prenos znanja in spretnosti na reševanje drugih problemov.
3
Brennan in Resnick (2012) sta na podlagi analiz aktivnosti na spletu in delavnic iz Scratcha razvila definicijo računalniškega mišljenja, ki vključuje tri glavne dimenzije:
1. Računalniški koncepti
Tukaj gre za koncepte, ki jih posameznik uporablja pri programiranju, kot so npr. zaporedja, zanke, dogodki, paralelnost, pogojevanje, operatorji in podatki.
2. Računalniška praksa
Računalniška praksa se nanaša na ravnanja, ki jih posameznik razvije, ko programira, npr.
abstrakcija, testiranje in popravljanje programske kode, prilagajanje … 3. Računalniška perspektiva
Posameznik si ustvari perspektivo o svetu okoli sebe in tudi o samem sebi. Gre za perspektivo izražanja, interakcije in povezovanja.
2. 2 Karakteristike računalniškega mišljenja
Računalniško mišljenje je proces reševanja problemov, ki vsebuje naslednje sposobnosti (Barr, Harrison in Conery, 2011):
— oblikovanje problemov na način, ki nam omogoča uporabo računalnika in drugih orodij, ki nam bodo pomagala pri reševanju problema,
— logična organizacija problema in analiziranje podatkov, ki jih imamo,
— predstavitev podatkov skozi abstrakcije, kot so npr. modeli in simulacije,
— avtomatizacija rešitev skozi algoritmično mišljenje — skozi serijo zaporednih korakov,
— identifikacija, analiza in implementacija možnih rešitev problema z namenom, da dosežemo najbolj učinkovito kombinacijo korakov in sredstev, ki jih potrebujemo za dosego cilja,
— generalizacija in prenos procesa reševanja problema na širšo skupino problemov.
Zgoraj opisane sposobnosti se opirajo in so okrepljene s številnimi dispozicijami in stališči, ki so temeljne za računalniško mišljenje. Sem štejemo (CSTA, 2011):
— samozavest pri soočanju s kompleksnimi informacijami,
— vztrajnost pri delu s težkimi in zahtevnimi problemi,
— toleranca do nejasnosti,
— sposobnost soočanja s problemi, ki so odprti in nimajo samo ene rešitve,
— sposobnost sodelovanja (sposoben moraš biti delati in sodelovati z drugimi za dosego skupnega cilja oz. rešitve).
4
Wing (2006) je zaobsegla vse karakteristike, ki jih računalniško mišljenje vsebuje.
Karakteristike računalniškega mišljenja je razdelila na humanistične in mehanične.
Humanistične karakteristike so povezane z miselnimi procesi, kot so formuliranje problemov, sestavljanje sistemov, odločanje med alternativami itd. Mehanične karakteristike so bolj povezane z računalništvom in tradicionalnim programiranjem. Večji poudarek pa je pripisala humanističnim karakteristikam.
Tabela 1: Humanistične in mehanične karakteristike računalniškega mišljenja Humanistične karakteristike
računalniškega mišljenja
Mehanične karakteristike računalniškega mišljenja reševanje problemov osnovni koncepti računalništva
oblikovanje sistemov upoštevanje operacijskega sistema
razumevanje človeškega vedenja upoštevanje, katere ukaze v računalniški kodi lahko prepozna in izvrši CPU v naši napravi
upoštevanje omejitev virov interpretiranje podatkov kot kodo in kodo kot podatke
preoblikovanje problemov z reduciranjem, transformiranje, simulacijo in vgradnjo
generalizacija dimenzijske analize skozi preverjanje pravilnosti podatkov
rekurzivno mišljenje pravilno uporabljanje prikrivanja,
stopničenja in napake pri vzorčenju
razmišljanje o vzporednih rešitvah izgube zaradi indirektnega naslavljanja ali klicanje procedure
dekompozicija in abstrakcija večjih nalog kritičnost do programa zaradi neestetske oblike ter dodatno popravljanje za večjo učinkovitost
ustrezna predstavitev ustrezna uporaba invariant
»modularization« — stopnja, kjer so komponente sistema ločene in nato kombinirane na drugačen način, da bi s tem dobili prilagodljivo in širšo uporabo
samozavest v varno uporabo sistemov brez poznavanja podrobnosti
prenos podatkov v začasen spomin za kasnejšo rabo in shranjevanje podatkov v predpomnilnik
ustrezen tehnični jezik
hevristično razmišljanje izogibanje tveganemu stanju planiranje, učenje in načrtovanje
iskanje teorija iger
uporaba ogromnega števila podatkov izbira med kompromisi
5
2. 3 Koncepti računalniškega mišljenja
Računalniško mišljenje vključuje veliko že znanih spretnosti, ki niso nič novega (Barr, Harrison in Conery, 2011). Je vrsta analitičnega mišljenja in si z različnimi drugimi načini mišljenja deli kar nekaj osnovnih konceptov. Tako si z matematičnim mišljenjem deli osnovne načine, na katere lahko pristopimo k reševanju problema. Z inženirskim mišljenjem si deli osnovne načine, na kakšen način lahko pristopimo k oblikovanju in evalvaciji velikih in kompleksnih sistemov, ki delujejo znotraj omejitev realnega sveta. Z znanstvenim mišljenjem si deli osnovne načine, na katere lahko pristopimo k razumevanju inteligence, človekovih misli in človeškega vedenja (Wing, 2008).
Selby and Woollard (2013) sta glede na Wingovo definicijo računalniškega mišljenja izpostavila naslednje ključne koncepte računalniškega mišljenja:
— algoritmično mišljenje,
— evalvacija,
— dekompozicija,
— abstrakcija,
— generalizacija.
Zgoraj navedene koncepte so Cruzon idr. (2014) podrobneje opisali:
— Algoritmično mišljenje je način poti do rešitve, ki je sestavljeno iz jasnih korakov — torej nič se ne zgodi po sreči. Učenci razvijejo nabor pravil, za katera vedo, da jih bodo vodila do pravilne rešitve problema, ki ga rešujejo, če jim bodo natančno sledili; prav tako bodo lahko ta nabor pravil uporabili tudi kasneje pri reševanju podobnih problemov.
— Evalvacija je proces, kjer se prepričaš in si zagotoviš, da je algoritmična rešitev, do katere si prišel, pravzaprav dobra, torej da ustreza svojemu namenu. V procesu evalvacije moramo evalvirati številne lastnosti rešitve. Vprašati se moramo, ali je rešitev sploh pravilna, ali je dovolj hitra, ali je dovolj enostavna za uporabo; evalvirati je potrebno ekonomičnost rešitve in uporabo virov itd. Pogosto moramo pri iskanju najbolj optimalne rešitve najti kompromise in drugačne rešitve, saj se redko zgodi, da je samo ena idealna rešitev za vse situacije.
— Dekompozicija je način razmišljanja o problemih, algoritmih, izdelkih, procesih in sistemih ob tem, da upoštevaš njihove posamezne dele. Posamezne dele celote razumemo, rešujemo, razvijamo in evalviramo ločeno od celote. Tako lahko lažje rešimo kompleksne probleme in lažje oblikujemo večje sisteme.
— Abstrakcija je način, na katerega lahko lažje razmišljamo o problemu ali sistemu. Pri abstrakciji odstranimo vse, kar je nepotrebno, in tako se rešimo nepotrebne zapletenosti.
Pri abstrakciji je pomembno, da imamo to spretnost, da znamo odstraniti oz. skriti podrobnosti in si na takšen način olajšati reševanje problema; pri tem seveda ne smemo
6
izpustiti ničesar, kar je pomembno za končno rešitev. Ključno je tudi to, da izberemo dober prikaz sistema, saj različni prikazi poenostavijo različne stvari.
— Generalizacija je sposobnost hitrega reševanja problemov tako, da pridemo do rešitve novega problema s pomočjo rešitev, do katerih smo prišli pri problemih, ki smo jih že reševali v preteklosti. Lahko vzamemo algoritem, ki reši specifičen problem, ga prilagodimo in tako rešimo številne podobne probleme. Tako lahko storimo vedno, ko naletimo na podoben problem. Ta problem rešimo z neko splošno rešitvijo, ki jo imamo že predhodno pripravljeno, kar predstavlja velik prihranek pri času in hitrejšo pot do rešitve.
Krauss in Prottsman (2016) sta pri računalniškem mišljenju izpostavili spodaj navedene štiri ključne elemente. S temi štirimi elementi je po njunem mnenju vsak posameznik sposoben priti do mehanične rešitve problema. Ti štirje elementi so naslednji.
— Dekompozicija
To je postopek, pri katerem problem razbiješ na več manjših, lažje obvladljivih delov.
— Ujemanje vzorcev
To je postopek, kjer poiščeš podobnosti med elementi in s tem pridobiš dodatne informacije.
— Abstrakcija
To je postopek, kjer ignoriraš določene informacije, da prideš do rešitve, ki deluje na bolj splošnem problemu.
— Algoritmi
To so zaporedja korakov, ki jim moramo slediti, da izvršimo določeno nalogo.
Vidimo, da računalniško mišljenje vključuje veliko že znanih konceptov, ki se pojavljajo tudi na drugih področjih. Tako se pogosto pojavlja vprašanje, v čem se računalniško mišljenje sploh razlikuje od kritičnega ali matematičnega mišljenja.
Barr, Harrison in Conery (2011) so izpostavili naslednje razlike:
— Pri računalniškem mišljenju gre za edinstveno kombinacijo spretnosti razmišljanja, ki nam, kadar jih uporabimo skupaj, zagotavljajo osnovo za novo in močno obliko reševanja problemov.
— Računalniško mišljenje je osredotočeno na orodje oz. pripomoček.
— Pri računalniškem mišljenju uporabljamo znane načine reševanja problemov (npr.
ugibanje, poskusi in napake …) v situacijah, kjer so bili predhodno nepraktični. Sedaj so lahko avtomatizirani in izvedeni veliko hitreje kot pred uporabo računalnika.
7
2. 4 Pomen računalniškega mišljenja in poučevanje le-tega v šoli
V vseh panogah znanosti je močno prisotna računalniška tehnologija, ki je tudi spremenila načine, kako delamo določene stvari (Barr, Harrison in Conery, 2011). Tako mnogi znanstveniki in inženirji v različnih znanstvenih disciplinah uporabljajo računalniške simulacije matematičnih modelov fizičnih procesov. Prav tako računalnike potrebujejo tudi v humanističnih in umetniških smereh, na primer za digitalne knjižnice (Wing, 2008). Čeprav je človeški um še vedno najbolj pomembno orodje, ko pride do reševanja problemov, ga lahko nadgradimo z računalniki in ostalo digitalno tehnologijo (Barr, Harrison in Conery, 2011). Če gledamo v prihodnost, bo globlje računalniško mišljenje znanstvenikom in inženirjem omogočilo, da bodo modelirali in analizirali sisteme veliko bolje, kot lahko to počnejo danes.
Globlje računalniško mišljenje bo pripomoglo tudi k temu, da bomo lahko analizirali ogromne količine podatkov, ki jih ustvarjamo in zbiramo (Wing, 2008).
Tudi v našem vsakdanjem življenju si neprestano pomagamo z uporabo tehnologije. Zato je pomembno, da vsi razumemo, kako in kdaj nam lahko uporaba tehnologije pomaga pri našem delu in reševanju problemov. Prav tako je pomembno, da znamo komunicirati s tistimi, ki nam lahko pomagajo pri delu s tehnologijo (Barr, Harrison in Conery, 2011).
V poročilu RINOS (2018) je zapisano, da je računalniško mišljenje za učence pomembno, saj pripomore k razvijanju metakognitivnih strategij, ki jim lajšajo vsakodnevno reševanje problemov v šoli in v vsakdanjem življenju; pomembno vlogo računalniškega mišljenja vidijo tudi v spodbujanju razvoja samoregulacijskega učenja — učenje učenja, ki je ena ključnih kompetenc sodobnega učenca. So tudi mnenja, da računalniško mišljenje razvija sposobnost organizacije in usmerjanja lastnega učenja; učenci se s pomočjo računalniškega mišljenja naučijo tudi učinkovitega upravljanja z lastnim časom, viri in podatki. Tako računalniško mišljenje aktivno doprinese k razvoju medpredmetnih in medsituacijsko prenosljivih metakognitivnih spretnosti posameznika.
Naša temeljna odgovornost je, da lahko otrokom nudimo izobrazbo, ki jim bo omogočila, da se udejstvujejo v družbi prihodnosti (RINOS, 2018). Ker je računalniško mišljenje pomembno v vseh vidikih našega življenja (Przybylla in Romeike, 2014b), je izjemnega pomena, da se učenci učijo računalniškega mišljenja posredno in neposredno (Wing, 2008). Čeprav so kompetence s področja računalništva v zadnjih letih pridobile na pomembnosti v osnovi izobrazbi (Przybylla in Romeike, 2014b), prinaša težnja po poučevanju računalniškega mišljenja s seboj nove izzive za izobraževanje. Pojavlja se vprašanje, kako in kdaj naj se računalniško mišljenje poučuje (Wing, 2008). Res je, da se učenci naučijo številnih spretnosti, ki jih vključuje računalniško mišljenje preko drugih predmetov. Kljub temu je pomembno, da damo vsem učencem možnost, da se naučijo vseh spretnosti. Zato je dolgoročni cilj ta, da se učiteljem predlagajo načini, kako dati učencem priložnost, da razvijejo in se naučijo spretnosti, ki jih vključuje računalniško mišljenje; prav tako je pomembno, da znajo učenci te spretnosti prenesti v različne situacije v šoli in v življenju (Barr, Harrison in Conery, 2011). Krauss in Prottsman (2016) menita, da bi morali imeti vsi učenci dostop do pouka računalništva, saj pri
8
njem učenci razvijajo tudi nekatere druge veščine, kot so kreativnost, sodelovanje, komunikacijo, vztrajnost in sposobnost reševanja problemov.
Spretnosti, ki jih vključuje računalniško mišljenje, so posredno vključene v vsakem predmetu ne glede na starost učencev (Barr, Harrison in Conery, 2011). Pravzaprav je izjemnega pomena, da se računalniško mišljenje uporablja tudi pri drugih predmetih, saj ga učenci v primeru, če je uporabljeno zgolj pri programiranju, ne bodo ponotranjili do takšne mere, da bi postala kompetenca, ki bi jo bili zmožni prenesti tudi na druga področja življenja (Millwood, Bresnihan, Walsh, in Hooper, 2018).
Do sedaj so bili v ospredju učenci. Kaj pa učitelji? Kakšno znanje in kompetence potrebujejo učitelji za poučevanje? Učiteljem pri poučevanju računalniškega mišljenja pomaga to, da reflektirajo svoje delo v razredu in identificirajo ter poiščejo, katere značilnosti računalniškega mišljenja že vključujejo v svoje delo (Millwood, Bresnihan, Walsh, in Hooper, 2018). Shuman (1986) je mnenja, da morajo učitelji opazovati strokovnjake s svojega področja, če želijo poglobiti razumevanje poučevanja in učenja. Samo tako lahko razvijejo in poglobijo svoje pedagoško znanje in znanje, povezano z vsebino, ki jo poučujejo.
Učiteljem je lahko pri poučevanju računalniškega mišljenja v pomoč pristop, kjer učitelj gradi svoje poučevanje glede na dosedanje znanje in izkušnje, ki jih je pridobil pri poučevanju v razredu. Dosedanje izkušnje učiteljev imajo velik vpliv na vrednote in prepričanja, ki jih učitelji prinesejo v razred. Prav to ima ključen vpliv na uspeh učiteljev pri vključevanju novih izboljšav v svoje poučevanje. V literaturi je mnogo primerov, ko učitelji zaradi zunanjih pritiskov uporabljajo nove metode poučevanja in se poskušajo izboljšati na silo, še preden se postopno umaknejo od tradicionalnih metod poučevanja. Če želimo, da bo poučevanje računalniškega mišljenja vključeno v kurikulum, je potrebno vključiti lahko dostopne vire in aktivnosti, ki bodo izboljšali učinkovitost poučevanja in učenja vsebin iz učnega načrta. Če pa bodo učitelji uporabljali tudi pristope, ki vključujejo poučevanje računalniškega mišljenja, ki so blizu že njihovemu obstoječemu znanju, bo verjetnost, da jih bodo dejansko aktivno vpeljali v svoje ure, večja (Millwood, Bresnihan, Walsh, in Hooper, 2018).
9
3. TEORIJE UČENJA 3. 1 Konstruktivizem
Poznamo dva temeljna modela pouka. Prvi temelji na behavioristični teoriji učenja in bi ga lahko imenovali tudi tradicionalni pouk. Drugi model temelji na konstruktivizmu in je vedno bolj značilen za sodobno šolo (Kerndl, 2010).
Tradicionalne metode učenja, ki temeljijo predvsem na enosmernem podajanju znanja, niso zadovoljevale vse večjih potreb po ustvarjalni družbi. Cilj sodobne šole je postal inovativni učenec, ki je opremljen z znanjem in orodji za njihovo ustvarjalno uporabo. Zato je v sodobni šoli v ospredje stopila učeča se skupnost (Kerndl, 2010). Konstruktivistična teorija o učenju se je začela pojavljati v drugi polovici prejšnjega stoletja, čeprav so se njene predpostavke začele pojavljati že mnogo prej. Konstruktivistična teorija ima več različic. Nekatere različice pojmujejo nastajanje znanja kot individualni proces, druge pa ga pojmujejo kot socialni proces, kjer se posameznik uči predvsem skozi interakcijo s socialnim okoljem. Torej učenje poteka skozi konfrontacijo različnih razlag pojmov, skozi sodelovalno učenje, medsebojna dogovarjanja in vodene razlage. Nekatere različice se uvrščajo nekam vmes, med individualno in socialno nastajanje znanja (Marn, 2006).
Konstruktivistična teorija trdi, da vsak človek sam konstruira tisto, kar poimenuje kot realnost.
Posameznik zaznava dražljaje iz okolja, ki nato potujejo preko njegovih senzornih organov do možganov. Nato možgani obvestijo zavest in tako se dražljaji dotaknejo posameznikovih sistemov in kontekstov. Posameznik jih umešča v svoje obstoječe sisteme in konstrukte. Torej v trenutku, ko začne posameznik spoznavati nek nov pojav, na njegovo percepcijo in razlago vpliva njegova subjektivnost. Hkrati novi konstrukti tudi spreminjajo posameznikove že obstoječe konstrukte, ki spet naprej vplivajo na kakovostno spremenjeno posameznikovo oblikovanje pomenov v prihodnje. Tako lahko vidimo, da gre za neprekinjeno krožno dogajanje pridobivanja izkušenj, konstruiranja in umestitev pomenov (Marn, 2006).
Učitelji morajo v sodobni šoli sprejeti nekatere nove vloge, medtem ko morajo nekatere prejšnje spremeniti ali opustiti. Učiteljeva vloga v šoli ni več le to, da je edini vir informacij, ampak je postal usmerjevalec, svetovalec, spodbujevalec, vodnik (Kerndl, 2010); učencem daje podlage za razmišljanje, iz njih spodbuja že znano, v njih poraja nova vprašanja in jih vodi v razmišljanja o svojem razmišljanju (Marn, 2006). Nove vloge, ki jih prevzema učitelj, so nujne, saj konstruktivistično usmerjeni teoretiki menijo, da znanja v gotovi obliki ne moreš drugemu dati; prav tako ga ne moreš sprejeti (Kerndl, 2010). Transmisija znanja torej po konstruktivistični teoriji ni mogoča, saj se po njej znanje vsakič, ko učitelj komunicira z učenci, pri vsakem posamezniku transformira malo drugače (Marn, 2006). Konstruktivistično prepričanje je, da mora vsak posameznik svoje znanje z lastno miselno aktivnostjo zgraditi (Kerndl, 2010). Tako je skupno izhodišče vseh konstruktivistov to, da je usvajanje znanja konstruiranje, izumljanje in samostojno razlaganje podatkov (Marn, 2006).
Naloga učitelja je tudi to, da glede na svoja opazovanja učni proces fleksibilno prilagaja zmožnostim, interesom in potrebam učencev, zato mora učitelj načrtno izvabljati njihove
10
izkušnje, jih soočati z njihovo nepopolnostjo in konfliktnostjo in jim nuditi podporo pri rekonstrukciji znanja. Učitelj mora ustvariti učne situacije, v katerih učencem dodeli avtentične naloge; le-te morajo učencem predstavljati učni izziv in v učencih spodbuditi tudi notranjo motivacijo. Tako je učitelj od tradicionalne vloge prišel do vloge organizatorja učnih okoliščin, učečih se skupnosti, ki spodbujajo kakovostno samostojno učenje, kjer je pomembno, da učenec na podlagi lastnih izkušenj aktivno gradi svoje znanje, ga primerja in povezuje z že obstoječim (Kerndl, 2010). Učenci s konstruktivističnim načinom pouka usvajajo znanje, ki je njim razumljivo, saj ga zgradijo na podlagi svojih izkušenj, stališč, vrednot, okolja in osebnostnih lastnosti. Konstruktivistično naravnano učenje omogoča tudi bolj trajno znanje pri učencih, saj ima znanje, do katerega se dokoplješ sam, daljšo in bolj močno obstojnost. To je tudi močan dejavnik, ki razvija notranjo motivacijo in prispeva k pozitivnemu čustvenemu vrednotenju ob dosegu uspeha (Marn, 2006). Tako je v središču sodobne šole učenec in ne več učitelj. Učenec tako začenja prevzemati vse večji del odgovornosti za proces pridobivanja znanja ter se usposablja za vseživljenjsko učenje (Kerndl, 2010).
Pri konstruktivističnem pouku in načinu učenja je nujno potrebno spremeniti nekatere tradicionalne poglede na učenje (Kerndl, 2010):
— Prehod od vsebin k procesom. Tako niso pomembne samo vsebine, ampak so pomembni proces in strategije učenja ter presoja ustreznosti uporabljenih strategij.
— Učenje ni zgolj spominsko sprejemanje znanja, ampak je proces.
— Napake so sestavni del vsakega učenja.
— V procesu učenja je pomembno, da se pridobi medpredmetno in z življenjskimi izkušnjami povezano znanje.
Torej mora biti konstruktivistično učenje tudi samostojno, čustveno, socialno, sodelovalno, vseživljenjsko; vsebovati mora tudi predvidevanje novega (Kerndl, 2010).
3. 2 Konstrukcionizem
Seymour Papert je delal s Piagetom v petdesetih in šestdesetih letih prejšnjega stoletja in razvil teorijo učenja, ki temelji na Piagetevem konstruktivizmu (Ackermann, 2001). Za konstruktivistično učenje je značilno, da je učno okolje okrepljeno in navdušujoče. V takšnem učnem okolju so lahko učenci ustvarjalni (Przybylla in Romeike, 2014a). Za Paperta je bilo projeciranje lastnih občutenj in idej ključno za proces učenja. Bil je mnenja, da ko posameznik izrazi svoje misli, ki postanejo oprijemljive, in tako lahko oblikujemo ideje; prav tako izražanje misli pomaga pri komunikaciji z drugimi. Za Paperta je bilo znanje (tudi pri ekspertih) močno vezano na kontekst in oblikovano glede na uporabo. Papertov konstrukcionizem je tako bolj situacijsko vezan in bolj pragmatičen od Piagetovega konstruktivizma (Ackermann, 2001).
11
Papert (1999) je zapisal tudi osem velikih idej za konstrukcionistično usmerjen pouk:
1. Učenje mora biti povezano z dejavnostjo, ki nas zanima, saj se najbolje učimo prav takrat, ko počnemo nekaj, kar si zares želimo.
2. Tehnologija naj bo gradbeni material. Tehnologijo je dobro uporabiti, da naredimo določene stvari še bolj zanimive. Ob izdelovanju stvari se naučimo tudi veliko novega.
3. Zahtevna oz. težka zabava je Papertova tretja ideja. Izpostavi, da kljub temu, da se učimo najbolje ob delanju stvari, ob katerih uživamo, zabava in uživanje za nas ne smeta biti
»lahki«. Zato je mnenja, da je najboljša zabava takšna, ki je za nas zahtevna in nam predstavlja izziv.
4. Četrta velika ideja je učenje učenja. Veliko učencev je mnenja, da lahko določeno znanje usvojijo samo tako, da jih nekdo to nauči, ampak zato pogosto ne dosežejo svojih pričakovanj v šoli. Pomembno je, da vsak posameznik sam prevzame kontrolo nad svojim učenjem, saj te nihče ne more naučiti vsega, kar moraš znati.
5. Pomembno je, da si vzamemo čas — torej pravi čas za svoje delo. To je pogosto najtežja stvar, ki se jo morajo učenci naučiti, saj so navajeni, da jim čas neprestano organizirajo učitelji in jim natančno povejo, kdaj morajo kaj narediti. Če jim učitelj ne poda natančnih navodil, kdaj naj nekaj naredijo in kdaj morajo končati, se učenci pogosto začnejo dolgočasiti. Ampak v življenju je tako, da ne dobimo natančnih usmeritev, zato se morajo učenci naučiti, da znajo sami upravljati s svojim časom.
6. Ne moreš narediti prav, ne da bi prej naredil narobe, saj nič, kar je pomembno, ne uspe vedno prvič. Edini način, da narediš nekaj prav, je, da pozorno premisliš, zakaj si nekaj naredil narobe. Da bi uspel, potrebuješ možnost, da se v procesu učenja tudi zmotiš in narediš kakšno neumnost, saj so zmote in napake del učnega procesa.
7. Učitelj mora delati tisto, kar pričakuje, da bodo počeli učenci, saj se vsi učimo ves čas.
Moramo uživati v tem, kar počnemo. Moramo pa pričakovati, da ne bo lahko. Prav tako moramo pričakovati, da si bomo morali vzeti čas, da bomo stvar naredili pravilno, in vsakič, ko naletimo na težavo in nam ne gre, moramo sprejeti kot priložnost, v kateri se lahko naučimo veliko novega. Tako je najboljši zgled, ki ga lahko damo svojim učencem, ko nas vidijo, kako se soočamo z izzivi, ko se tudi sami učimo.
8. Vstopamo v digitalni svet, kjer je znanje o digitalni tehnologiji in učenje o računalnikih zelo pomembno za učence — lahko bi mu pripisovali takšen pomen kot ga branju in pisanju. Zavedati pa se moramo tudi tega, da je računalništvo pomembno; še večjega pomena je to, da učenci uporabljajo tehnologijo za učenje o drugih stvareh.
12
4. SODOBNI DIDAKTIČNI PRISTOPI K UČENJU 4. 1 Problemsko učenje
Beaumont in Fox (2003) sta izpostavila, da vidita problemsko učenje kot enega izmed možnih pristopov k temu, da učencem pomagamo pri konceptualni kompleksnosti programiranja in tudi pri tem, da pri poučevanju programiranja sledimo smernicam sodobnih teorij poučevanja.
Problemsko učenje vključuje veliko različnih modelov, ki pa imajo skupne naslednje faze (Beaumont in Fox, 2003):
1. Razumevanje problema: Problem je potrebno analizirati; identificirati je potrebno probleme pri učenju in delo v skupini si je potrebno porazdeliti.
2. Faza učenja: V tej fazi so v ospredju individualno delo, učenje in raziskovanje.
3. Reševanje problema: Celotna skupina, ki dela na istem problemu, se sestane in člani skupine si med seboj delijo svoja dognanja. Nato skupina na podlagi tega znanja poskuša rešiti problem.
4. Refleksija: Refleksija naj bo skupinska in tudi individualna. Reflektirati je potrebno proces reševanja problemov, znanje in to, kar smo se pri procesu naučili.
Pri problemskem pouku gre za sposobnost reševanja problemov. Učiteljeva naloga je, da to sposobnost pri učencih načrtno razvija (Kerndl, 2010). Strmčnik (1995) je mnenja, da mora biti problemsko učenje vpleteno v pouk in mora postati temeljno vodilo interakcije med učencem in učiteljem. Če je del pouka (lahko gre za vsebine, procese ali pa neke spretnosti, ki jih morajo učenci pridobiti) takšen, da zanj veljajo dialektično nasprotje oz. problemskost, je edino smiselno, da je vsaka aktivnost in učna metoda v razredu usmerjena v problemsko situacijo, ki jo je potrebno rešiti. Problemski pouk Marentič Požarnik (1998) razdeli na naslednje stopnje:
občutenje in razumevanje problema, opredelitev problema, diskusija in omejitev problema, oblikovanje hipotez, izdelava načrta za reševanje problema, reševanje problema, preverjanje hipotez ter analiza rezultatov in aktivnosti. Vse te stopnje morajo biti nujno vključene v problemski pouk. Če niso, o problemskem pouku ne moremo govoriti (Marentič Požarnik, 1998). Problemski pouk ima veliko prednosti za učence, saj pomaga učencem (Hmelio-Silver, 2004):
— oblikovati široko in fleksibilno bazo znanja;
— razviti učinkovite sposobnosti reševanja problemov;
— razviti sposobnost vseživljenjskega samoregulacijskega učenja;
— postati učinkovit član skupine;
— postati notranje motiviran za učenje.
V ospredju problemskega pouka ni pomnjenje podatkov, temveč razvijanje kritičnega, ustvarjalnega in abstraktnega mišljenja. Problemska naloga, ki jo dobijo učenci, mora biti prilagojena učencem. To pomeni, da je ustrezno didaktično opremljena z viri, navodili, vprašanji, predlogi; po potrebi jo lahko učitelj tudi razčleni. Tako lahko učitelj individualizira vsebine, postopke, podatke ali učne oblike (Kerndl, 2010).
13
4. 2 Programiranje v paru
Ko ljudje pomislijo na programiranje in poklic programerja, si pogosto predstavljajo posamezne genije, ki programirajo sami v kakšnem kletnem prostoru. Ampak ta predstava je pogosto napačna, saj je programiranje sodelovalen proces. Mnoga velika podjetja, kot so Google in Facebook, imajo delovne prostore zasnovane odprto in tako spodbujajo sodelovanje. Veliko podjetij načrtno spodbuja programiranje v paru. Nekatera izmed teh podjetij so tudi Twitter, Groupon in Pivotal Labs (Krauss in Prottsman, 2016).
Programiranje v paru je tehnika razvoja programske opreme, kjer delata dva programerja skupaj na enem računalniku. Prvi v paru piše kodo, medtem ko lahko drugi v paru, navigator, razmišlja o možnih rešitvah, pregleduje kodo in svetuje prvemu v paru. Vloga posameznika v paru ni statična, ampak se vlogi v paru neprestano menjujeta (Krauss in Prottsman, 2016).
Pogosto je v šoli učinkovito in kvalitetno učenje programiranja velik izziv. Eden izmed možnih načinov učenja programiranja, je programiranje v paru, kjer gre za drugačno metodo učenja.
Programiranje v paru je disciplina pisanja programske kode; uvrščamo ga v ekstremno programiranje. Takšna vrsta programiranja ima pozitivne vplive na učenje programiranja, še posebej pri začetnem učenju prvega programskega jezika (Nančovska Šerbec, Kaučič in Rugelj, 2007). Pri programiranju v paru gre tudi za obliko sodelovalnega učenja, saj mora par sodelovati, da doseže skupen cilj (Preston, 2005). Načela sodelovalnega učenja, ki jih vključuje programiranje v paru, so ta, da je v paru zelo pomembna komunikacija; sodelovanje med posameznikoma v paru je pomembnejše od pogajanj in upoštevanje sprememb je pomembnejše od tega, da strogo sledimo zastavljenemu urniku (Nančovska Šerbec, Kaučič in Rugelj, 2007).
Programiranje v paru je preverjena metoda dela tako za učenje programiranja kot tudi za pisanje boljših programskih kod (Krauss in Prottsman, 2016). Takšna oblika dela je pokazala pozitivne učinke na učinkovitost dela učencev, saj morajo učenci pri delu sodelovati (Preston, 2005). Učenci pri programiranju v paru razvijejo tudi številne sposobnosti in vrednote, kot so sposobnost komunikacije, samozavest, pogum, spodobnost dajanja povratne informacije in sposobnost poenostavitve. Vse pridobljene spretnosti in vrednote so za učence pomembne pri njihovem nadaljnjem šolanju in profesionalnem razvoju (Nančovska Šerbec, Kaučič in Rugelj, 2007). Prav tako takšen način dela tudi olajša delo učiteljem. Pri pouku je tako potrebnih polovico manj računalnikov, kot če bi delal vsak sam; tako je manj posameznikov, ki jim je potrebno pomagati, saj delata dva kot eden. Učenci morajo pri programiranju v paru na glas razmišljati, kar pomaga pri metakognitivnih strategijah za devalviranje in izboljšavo razmišljanja (Krauss in Prottsman, 2016).
14
4. 3 Programiranje brez računalnika
Ko pomislimo na programiranje, je zagotovo prva misel, da potrebujemo računalnik. Vedno pogosteje pa se razvijajo projekti, pri katerih morajo učenci reševati računalniške probleme in računalnika pri tem ne potrebujejo (Zaviršek, 2015). Programiranje brez računalnika (angl.
»unplugged coding«) je pedagoški pristop, ki omogoča učenje o konceptih računalništva brez uporabe digitalnih naprav ali internetne povezave (Bell in Vahrenhold, 2018). Ideje in probleme, ki se pojavljajo pri računalništvu, lahko pogosto lažje razložimo na papirju, z običajnimi materiali in preprostimi aktivnostmi (Bell, Witten in Fellows, 1998). Aktivnosti učenja računalništva brez računalnika nam omogočajo učne materiale, ki so primerni za učence vseh starostnih skupin (Nishida, Idosaka, Hofuku, Kanemune in Kuno, 2008).
Aktivnosti, ki jih izpeljemo na takšen način, so za učence zanimive in zabavne (Bell, Witten in Fellows, 1998), saj so lahko učenci aktivni, kar jih še bolj motivira in navduši nad računalništvom (Nishida, Idosaka, Hofuku, Kanemune in Kuno, 2008). Aktivnosti predstavljajo tudi začetno točko učenja programiranja, ki je ključna pri razvoju računalniškega mišljenja in predpriprava na zahtevnejše računalniško programiranje (Bell in Vahrenhold, 2018).
Pomembne plati učenja računalništva brez računalnika:
1. Učenci se lahko učijo skozi igro. Tako se začnejo učenci zanimati za temo, četudi je ta težja za razumevanje, saj skozi način poučevanja in učenja skozi igro začnejo uživati (Nishida, Idosaka, Hofuku, Kanemune in Kuno, 2008). Tako lahko mnogi učenci premagajo ovire, ki jih imajo pri učenju programiranja in se začnejo učiti o težjih temah (Bell in Vahrenhold, 2018).
2. Učencem so pri aktivnostih pogosto na voljo različni konkretni materiali, ki jim omogočajo učenje skozi poskuse in napake (Nishida, Idosaka, Hofuku, Kanemune in Kuno, 2008).
3. Veliko učnih aktivnosti poteka v skupinah. Učenci se na takšen način učijo sodelovanja;
delo v skupini jih spodbuja h globljemu razmišljanju, saj člani skupine s svojim mišljenjem vplivajo drug na drugega (Nishida, Idosaka, Hofuku, Kanemune in Kuno, 2008).
4. Aktivnosti poučevanja računalništva brez uporabe računalnika od učiteljev zahtevajo manj sredstev. Učenci se lahko učijo zgolj z učnimi listi, ki jih lahko učitelj oblikuje tudi sam. Prav tako lahko učitelj z manj sredstvi oblikuje materiale za druge aktivnosti.
Prednost je tudi ta, da za izvajanje aktivnosti ne potrebujemo računalniške učilnice (Nishida, Idosaka, Hofuku, Kanemune in Kuno, 2008).
5. Aktivnosti so uporabne tudi takrat, ko tehnologija učence zmoti pri pouku ali takrat, ko se pri pouku pojavijo računalniške težave (Bell in Vahrenhold, 2018).
6. Aktivnosti so uporabne, ko imamo omejen čas in veliko število učencev, saj je takrat lažje in bolj učinkovito izvesti aktivnosti poučevanja računalništva brez računalnikov, kot pa da bi vsi posamezniki morali delati na računalniku (Bell in Vahrenhold, 2018).
15
Aktivnosti programiranja brez računalnika imajo tudi svoje slabosti. Glavna izmed njih je ta, da se lahko pogosto s temi aktivnostmi učenci učijo zgolj osnovnih računalniških konceptov, saj so primarno zasnovane za osnovnošolce. Prav tako se lahko pojavi problem, če učitelji pri delu z učenci uporabljajo zgolj te aktivnosti, izolirane od kakršne koli uporabe računalnika, saj je za učinkovito učenje potrebno uporabiti tudi računalnik. Aktivnosti poučevanja računalništva brez računalnika so zasnovane tako, da so kombinirane z običajnim poukom računalništva.
Torej je potrebno narediti premislek in ustrezno vključiti tako aktivnosti poučevanja računalništva brez računalnika kot delo na računalniku (Bell in Vahrenhold, 2018).
V Sloveniji težimo k temu, da bi se učenci pri pouku računalništva učili o računalniških konceptih, računalniškem mišljenju in da bi reševali računalniške probleme. K uresničitvi tega veliko prispevajo aktivnosti računalništva brez računalnika, ki jih lahko v slovenskem prevodu najdemo na portalu Vidra. Aktivnosti podprejo več ciljev neobveznega izbirnega predmeta računalništvo, ki po prenovi bolj poudarja poučevanje računalniških konceptov in računalniškega mišljenja in ne teži zgolj k poučevanju uporabe računalnikov (Zaviršek, 2015).
16
5. VIZUALNI PROGRAMSKI JEZIK
Računalniki nam nudijo veliko prednosti, kot so spomin, hitrost in natančnost izvedbe različnih operacij. Če želimo računalnike učinkovito programirati, ti od nas zahtevajo, da svoje misli prenesemo v obliko, ki jo lahko oni obdelajo in razumejo, kot je npr. programski jezik. Pisanje programske kode od posameznikov zahteva, da svoje misli zapišejo v obliko, da lahko z njimi manipulirajo in jih bolj podrobno preučijo. Tako nam programiranje omogoča, da mislimo o svojih mislih, saj s tem, ko program popravljamo, popravljamo svoje misli (Papert, 1980).
Vsem znano je klasično tekstovno programiranje. Problem pa je, da je lahko tekstovno programiranje pogosto pasivno, kar lahko vodi do nemotiviranosti med učenci, saj so ti pogosto nezadovoljni s svojimi dosežki. Zato predvsem mlajši učenci pogosto uporabljajo vizualni programski jezik (Threekunprapa in Yasri, 2020).
Kadar sintaksa programskega jezika vsebuje vizualne simbole, se programski jezik imenuje vizualni programski jezik. Gre za to, da programski jezik vsebuje diagrame, ikone, grafične objekte (Burnett, 1999) … Tako si pri takšnem programiranju ni potrebno zapomniti sintakse in strukture, ampak zgolj izbiramo med grafičnimi bloki (Threekunprapa in Yasri, 2020). Okolja vizualnega programskega jezika lahko tako premostijo ovire kompleksne sintakse klasičnega programskega jezika in tako omogočijo, da je za učence programiranje relativno preprosto.
Učenci na takšen način lažje končajo svoje projekte in bolje razumejo osnovne koncepte programiranja (Tsai, 2019).
Z uporabo vizualnih programskih jezikov avtorji poskušajo doseči naslednje cilje (Burnett, 1999):
— Programiranje želijo narediti bolj dostopno določeni skupini posameznikov.
— Izboljšati želijo pravilnost pri nalogah programiranja.
— Izboljšati želijo hitrost programiranja.
Za dosego zgoraj naštetih ciljev pri vizualnih programskih jezikih pogosto uporabljajo naslednje strategije (Burnett, 1999):
— direktnost,
— konkretnost,
— eksplicitnost in
— takojšnjo vizualno povratno informacijo.
Slabost vizualnih programskih jezikov je, da pogosto ne vključujejo bolj naprednih računalniških konceptov, kot so spremenljivke in zanke s pogoji, ki pa so pomembne za učenje programiranja (Threekunprapa in Yasri, 2020).
17
6. FIZIČNO RAČUNALNIŠTVO
O fizičnem računalništvu govorimo, ko imamo opravka z interaktivnimi fizičnimi napravami, ki se s pomočjo programske opreme in s senzorji odzivajo na okolico (Cerar in Nančovska Šerbec, 2019). Fizično računalništvo je dokaj novo in posledično je ta koncept malo manj domač učiteljem informatike in računalništva (Przybylla in Romeike, 2014a). Gre za disciplino, ki se razvija samostojno od računalništva; kljub temu ustvarjalci uporabljajo računalništvo in orodja, ki jih računalništvo ponuja, v namene, da njihova naprava postane interaktivna (Przybylla in Romeike, 2014b). O’Sullivan in Igoe (2004) sta pri fizičnem računalništvu izpostavila povezovanje fizičnega in virtualnega sveta s pomočjo senzorjev in aktuatorjev.
Torej fizično računalništvo pomeni, da ustvarjalno oblikujemo oprijemljive interaktivne objekte ali sisteme ob uporabi strojne opreme, ki jo je mogoče programirati (Przybylla in Romeike, 2014a).
Vgrajeni sistemi igrajo zelo pomembno vlogo v naših vsakdanjih življenjih, ampak samo peščica učencev ima v času svojega šolanja priložnost, da vgrajene sisteme raziskuje in razume, čeprav bi se lahko o njih učili pri računalništvu. Torej je način, da rešimo težavo pomanjkanja fizičnega računalništva v šolah, ta, da se ga vpelje v učne ure računalništva, saj učenci radi izdelujejo stvari (Przybylla in Romeike, 2014a). Poučevanje fizičnega računalništva je bilo v preteklosti pogosto težko uresničljivo in neustrezno za poučevanje v učilnicah. Danes se to stanje z razvojem in dostopnostjo številnih kompletov za poučevanje izboljšuje, saj ti kompleti že vsebujejo vse potrebščine za pouk fizičnega računalništva (Przybylla in Romeike, 2014b).
Fizično računalništvo vsebuje tri stebre: produkte, orodja in procese. Vsa tri področja so med seboj trdno povezana, zato jih ne moremo ločiti drug od drugega (Przybylla in Romeike, 2014a). Najpomembnejša ideja za fizičnim računalništvom je ta, da računalništvo kar naenkrat postane vidno in za učence bolj razumljivo. Učenci pri fizičnem računalništvu programirajo interaktivne objekte, ki samostojno, torej brez njihove pomoči, ne morejo delovati. (Przybylla in Romeike, 2014b). Učenci se lahko pri fizičnem računalništvu srečujejo z bolj preprostimi napravami, kot so različni senzorji, aktuatorji in mikrokrmilniki, ki jih med seboj povezujejo in ustvarijo lastne projekte; lahko pa se srečujejo tudi z bolj kompleksnimi napravami, kot so roboti, ki imajo že vgrajene senzorje; naloga učencev je zgolj ta, da jih sprogramirajo (Cerar in Nančovska Šerbec, 2019).
S fizičnim računalništvom lahko dosegamo enake cilje in se učimo o enakih kontekstih kot pri pouku računalništva, le da je pri fizičnem računalništvu lahko to učenje bolj intenzivno (Przybylla in Romeike, 2014b), saj lahko z njim tudi presežemo okvire računalništva in se dotaknemo vsebin in znanj in fizike, tehnike in drugih predmetov. Tako lahko vsebine fizičnega računalništva vključimo v pouk na različne načine. Robote lahko učitelji na primer uporabljajo za medpredmetno povezovanje med predmeti računalništva, fizike in tehnike (Cerar in Nančovska Šerbec, 2019).
Učitelji, ki poučujejo fizično računalništvo, poročajo o tem, da daje to poučevanju dodatno vrednost, saj programiranje vstopi v realen svet, kjer so rezultati dela vidni v resničnem svetu
18
in ne zgolj virtualno, na zaslonu. Tako učenci dejansko vidijo mikrokrmilnike, senzorje in aktuatorje, torej ni vse skrito znotraj računalniškega sistema, kjer učenci ne morejo manipulirati s posameznimi sestavnimi deli (Przybylla in Romeike, 2014b). Fizično računalništvo ima pri poučevanju motivacijsko vlogo (Cerar in Nančovska Šerbec, 2019), še posebej pogosto motivira tiste učence, ki jih klasično programiranje ne prevzame dovolj in jim ne predstavlja dovolj velikega izziva. Fizično računalništvo nam omogoča tudi to, da se dotaknemo številnih tem iz računalništva. Tukaj gre za tako za tehnični kot tudi za teoretični aspekt računalništva uporabe programske opreme, naprav, diskusije o vplivih računalništva na družbo, interdisciplinarna področja, ki jih vključuje delo itd. (Przybylla in Romeike, 2014b).
O’Sullivan in Igoe (2004) poleg fizičnega dela pri fizičnemu računalništvu poudarjata tudi predpripravo na delo. Po njunem mnenju moramo pred delom opisati, kaj želimo, da se zgodi, saj sta mnenja, da v primeru, če rezultata ne znamo opisati z besedami, ne bomo mogli tega opisati oz. zapisati v programskem jeziku. Pri opisu se je potrebno fokusirati na to, kaj se bo zgodilo in kako se bo zgodilo. Pri opisu se ne smemo preveč fokusirati na podrobnosti. Ko je projekt opisan z običajnimi besedami, ne da se fokusiramo na tehnologijo, je potrebno projekt razdeliti na naslednje stopnje: vhod, izhod in procesiranje. Pri tem je potrebno opisati tudi zaporedje dogodkov tako, kot želimo, da se izvedejo.
Fizično računalništvo pripomore k različnim področjem učenca (Przybylla in Romeike, 2014a):
1. Razumevanje računalniških sistemov
Objekti, ki jih učenci ustvarijo pri fizičnem računalništvu, so sestavljeni iz strojnih in programskih komponent. Prednost fizičnega računalništva je ta, da lahko učenci posamezne komponente raziskujejo in se pri tem učijo. Glede na to, kako kompleksna je naloga, je odvisna tudi globina razumevanja računalniških sistemov. Učenci lahko pri nalogah fizičnega računalništva pridejo od intuitivnega razumevanja, kjer npr. samo kontrolirajo sprogramirano igračo; lahko pa pridejo tudi do globljega razumevanja interaktivnega računalniškega sistema, kjer morajo sami konstruirati določen objekt. Vidik strojne opreme učencem pomaga pri tem, da razvijejo zmožnost, da znajo identificirati in razumeti interaktivne sisteme v njihovem vsakdanjem življenju.
2. Oblikovanje problemov
Pri oblikovanju interaktivnih objektov je prvi korak v procesu oblikovanja in kreiranja ta, da učenci pazljivo oblikujejo problem. Učenci morajo biti sposobni, da nedvoumno opišejo, kaj se bo zgodilo. Tako se osredotočijo na oblikovanje problema in ta proces ločijo od razmišljanja o možnih načinih, kako bi lahko problem rešili.
3. Organiziranje in analiza podatkov
Pri fizičnem računalništvu se lahko učenci učijo o organizaciji in analizi podatkov iz dejanskega zbiranja podatkov s pomočjo izdelkov, ki so jih oblikovali in izdelali sami, npr. sami lahko izdelajo vremensko hišico, ki avtomatsko beleži podatke. Tako se učenci učijo, na kakšen način
19
morajo biti kodirani in dekodirani podatki in informacije. Vse to učenci spoznavajo med delom z različnimi senzorji in aktuatorji.
4. Algoritmično mišljenje
Algoritmično mišljenje je eden ključnih elementov računalniškega mišljenja. Učenci morajo pri fizičnem računalništvu znati opisati serijo dogodkov, ki so lahko zaporedni ali vzporedni.
Fizično računalništvo od učencev zahteva, da razvijajo algoritme, ki njihovim objektom dopuščajo kontinuirano delo in stabilno komunicirajo z okoljem.
5. Učinkovitost in storilnost
Glavni aspekt računalniškega mišljenja vključuje identifikacijo, analizo in implementacijo možnih rešitev problema. Pri tem je glavni cilj to, da dosežemo najbolj učinkovito kombinacijo korakov, ki nas privedejo do rešitve, in uporabljenih virov, ki jih pri tem potrebujemo. V fizičnem računalništvu so učinkovite in neučinkovite rešitve še posebej očitne, saj morajo interaktivni objekti dati takojšnje povratne informacije. Če rešitve ne zadostijo našim kriterijem, je to opazno takoj. Zato lahko takoj vidimo, ali smo uporabili napačne senzorje, če so v programu prisotne prekomerne pavze in zakasnjeni odzivi.
6. 1 Poučevanje s pomočjo robotov
Definicije robota so različne; pogosto se koncept robota nanaša na napravo, ki deluje avtonomno oz. z oddaljenim upravljanjem; posebej so tukaj mišljenje naprave, ki opravljajo specifične naloge, ki so jih običajno opravljali ljudje (Vanderbroght, 2008, v Mayerova in Veselovska, 2014). Slangen, van Keulen in Gravemeijer (2010), ponujajo bolj široko definicijo besede robot. Pojem robot definirajo na več različnih načinov:
1. Robot je sistem, pri katerem so vsi posamezni deli izdelani tako, da skupno dosegajo predhodno določen cilj. Sistem vključuje vhod, procesiranje podatkov in izhod.
2. Robot je konstrukt, ki je sestavljen iz statičnih komponent, dinamičnih in mehanskih komponent ter elektro-mehaničnih komponent. Robot mora biti sestavljen dobro, da je vzdržljiv in stabilen za izvrševanje funkcij.
3. Robot je nadzorovan s programsko opremo, ki omogoča robotu delovanje.
Učenci imajo lahko o robotih čisto drugačno predstavo. Pogosto njihove predstave izvirajo iz risank, knjig in igrač. Karakteristike robota lahko povezujejo z lastnostmi, ki jih imajo živali in ljudje, saj se tudi roboti premikajo in imajo podobne »dele«, kot živali in ljudje (npr. roke in glavo). Prav tako lahko učenci z roboti povezujejo določene lastnosti, kot so čustva in osebnost, saj se pogosto o robotih govori, kot da bi bili z ljudmi partnerji (npr. dinamika izmenjevanja, vzorec dajanja in jemanja in skupna kontrola). Torej gre za neke karakteristike, ki so značilne za človeško delovanje (Ackermann, 2000).
20
Slangen, van Keulen in Gravemeijer (2010) so opisali štiri perspektive, s katerimi lahko učenec razume pomen robota. Gre za različne stopnje razumevanja:
— Psihološka perspektiva: Učenec robota razume kot animirano bitje. Učenci povezujejo karakteristike, kot so lastna volja, zavest, namen, čustva, refleksi, omenjajo sestavne dele, kot so npr. roke … izključno s temi atributi (npr. robot ima oči, kar pomeni, da lahko sam vidi in zazna svojo okolico) .
— Tehnološka perspektiva: Učenci so mnenja, da robote izdela človek in da gre za naprave, ki se zmorejo premikati, znajo govoriti in čutijo. Razumejo, da so izdelani iz umetnih materialov, imajo tehnične komponente (senzorje, motorje …) in da funkcionirajo glede na program.
— Funkcionalna perspektiva: Učenci razumejo, da robote izdela človek in da je njihov namen, da izvajajo določena dejanja, s katerimi rešijo problem.
— Perspektiva kontroliranega sistema: Učenci razumejo, da robote izdela človek.
Razumejo, da so roboti naprave, ki zmorejo avtonomne interakcije z okoljem; ta interakcija temelji na programu, ki je predhodno napisan, ali pa na oddaljenem nadzoru.
Robotika mora biti učencem predstavljena tako, da lahko sami delajo s konkretnimi roboti.
Proces učenja naj vsebuje tako oblikovanje kot tudi konstruiranje, programiranje, testiranje in optimizacijo. Poučevanje ne sme biti samo suhoparno predajanje znanja v obliki frontalnega pouka. Naloga učitelja pri poučevanju je, da učence spodbuja tako, da jim postavlja vprašanja in daje povratne informacije. Takšno poučevanje stimulira in poveča učenčevo razmišljanje;
prav tako s takšnim načinom poučevanja učenci napredujejo v razumevanju in učenju (Alexander, 2008). Če učitelji pri poučevanju izberejo robote, ki ustrezajo razvojni stopnji učencev, lahko na takšen način učence izpostavijo osnovnemu programiranju in računalniškemu mišljenju. Učitelji, ki so pri svojih urah uporabljali robote, poročajo, da njihova uporaba omogoča razvoj računalniških spretnosti, še posebej, če se pri poučevanju osredotočimo na aktivnosti, ki zahtevajo od učencev reševanje problemov in skupinsko delo (Chalmers, 2018). Prav tako so učitelji, ki jih je v svojo raziskavo zajel Chalmers (2018), poročali, da so pri poučevanju z roboti tudi sami pridobili večje zavedanje o pomembnosti računalniškega mišljenja; pridobili so tudi večjo samozavest za poučevanja s pomočjo robotov.
Chalmers (2018) je izpostavil tudi to, da učitelji potrebujejo več podpore pri poučevanju tovrstnih vsebin, saj ima veliko učiteljev omejeno znanje poučevanja tovrstnih vsebin. Prav tako so na tem področju nesamozavestni, zato se poučevanju teh vsebin raje izognejo. Tudi Shulman (1986) je izpostavil, da morajo učitelji, preden začnejo poučevati vsebine s področja, kjer imajo bolj omejeno znanje, najprej pridobiti znanje s tega vsebinskega področja in seveda tudi znanje, kako poučevati te vsebine, da je poučevanje ustrezno glede na razvojno stopnjo učencev in njihovo razumevanje.
Računalniško mišljenje in izobraževalna robotika imata naravno simbiotsko razmerje. Če jih uporabimo skupaj, nam lahko ponudita odlične izobraževalne možnosti za uresničevanje K-12
21
kurikuluma. Aktivnostmi z roboti pa dajejo računalniškemu mišljenju praktično vrednost (Catlin in Woollard, 2014).
Področje poučevanja s pomočjo robotov v Sloveniji so študentje Pedagoške fakultete Univerze v Ljubljani v preteklih letih raziskovali v svojih magistrskih in diplomskih delih. Bukovec (2018) je z raziskavo v svojem diplomskem delu ugotovila, da so učitelji v slovenskih osnovnih šolah robote pri poučevanju največkrat uporabljali pri interesnih dejavnostih in pri pripravah na tekmovanja, manjkrat pa pri izbirnih predmetih s področja računalništva. Učitelji, ki jih je vključila v raziskavo, so se zavedali pomembnosti poučevanja fizičnega računalništva in računalniškega mišljenja za vse učence, saj je to znanje po njihovem mnenju ključno za delovna mesta v prihodnosti.
6. 2 Robot Ozobot
Učitelji pogosto zanemarjajo poučevanje vsebin iz računalništva in informatike. Pogosto se zgodi tudi to, da preprosto ne vedo, kako te vsebine poučevati. Eden izmed načinov vpeljave fizičnega računalništva, programiranja in algoritmičnega mišljenja v šole je robot Ozobot (Fojtik, 2017). Ozobot je majhen robot v velikosti žogice za namizni tenis (Blumenthal, 2015), ki pomaga mlajšim in starejšim učencem, da se učijo programiranja z uporabo različnih barvnih kod ali ob uporabi vizualnega programskega jezika (»Ozobot«, 2017). Pri programiranju robota učenci uporabljajo abstrakcijo, saj morajo definirati probleme in identificirati najbolj pomembne informacije, kot so na primer pomembni koraki pri načrtovanju robotove poti. Pri programiranju učenci razvijajo sposobnosti za oblikovanje, saj morajo konceptualizirati algoritme kot zaporedje korakov za prenos ukazov za upravljanje z robotom. Učenci pri programiranju razvijajo tudi sposobnost upravljanja s podatki (Payne, b. d.)
Prednosti robota Ozobot (Fojtik, 2017 in »Ozobot«, 2017):
— Preprost in jasen za uporabo.
— Podpira motorične sposobnosti otrok.
— Dostopna cena.
— Uporabljamo ga lahko pri učenju mlajših in starejših učencev.
— Veliko pripravljenih gradiv in navodil za učitelje, ki so dostopna brezplačno.
— Robota lahko programiraš zgolj z uporabo papirja in barvnih flomastrov.
— Omogoča kalibracijo za bolj točno kodiranje brez motenj.
— Aplikacije lahko uporabljaš tako na Android kot iOS sistemu.
— Na voljo je več različnih modelov Ozobota.
Slabosti robota Ozobot (Fojtik, 2017 in »Ozobot«, 2017):
— Omejitve prve različice robota, saj omogoča zgolj barvno kodiranje (spreminjamo lahko samo gibanje in barvo led diode Ozobota).
— Dolgo nalaganje programov z uporabo senzorjev za svetlobo.
— Motnje pri zaznavi barve pri uporabi flomastrov.
— Motorji, ki kontrolirajo gibanje, so šibkejši.
