Agnieszka Landowska
Scenariusz 8. Budowa afektywnych systemów edukacyjnych
Zgodnie z teorią metodyki nauczania kompetencje w dowolnej dziedzinie mają trzy składowe: wiedzę, umiejętności i postawy [22]. Dla przykładu lekarz musi posiadać wiedzę o budowie organizmu i jego chorobach, umiejętności np. zbadania pacjenta oraz odpowiednią postawę, która umożliwi mu uzyskanie od pacjenta informacji, a także wsparcie pacjenta w sytuacji choroby. Kształcenie wszystkich trzech składowych kom-petencji w nauczaniu zdalnym stanowi pewne wyzwanie [23]. Wiedza jest elementem, który najłatwiej przekazać za pośrednictwem komputera. Wybrane umiejętności mogą być kształcone z wykorzystaniem edukacji wspomaganej komputerowo, inne zaś (m.in. manualne) należy kształcić w modelu tradycyjnym. Jednym z trudnych zagadnień jest promowanie i wykształcanie odpowiednich postaw w modelu edukacji zdalnej. Jednym z rozwiązań tego problemu może być kształtowanie postaw w interakcji z odpowiednio zaprojektowanymi aplikacjami.
Afektywny system edukacyjny to system, którego celem jest edukacja poprzez emo-cjonalną interakcję z uczniem. Tego rodzaju aplikacje wykorzystują model uczenia przez zabawę i są predestynowane do nauki dzieci, ale też do treningu sytuacyjnego osób dorosłych. Do tej grupy aplikacji należy zaliczyć gry edukacyjne, które dodatkowo biorą pod uwagę emocje ich użytkowników. Innym przykładem mogą być różnorod-ne symulatory, w których występują wirtualróżnorod-ne postaci, prezentujące określoróżnorod-ne posta-wy i umiejętności. Konstrukcja takich aplikacji, oprócz warstposta-wy technicznej, powin-na zawierać staranny projekt uwzględniający psychologiczne uwarunkowania procesu uczenia. Jednym z ważnych elementów będzie także wybranie osobowości wirtualnej
postaci. Modelowanie osobowości, nastrojów i emocji dla botów jest jednym z zagad-nień, którym zajmuje się przetwarzanie emocjonalne.
6. Podsumowanie
Przedstawiono szereg scenariuszy zastosowania metod i narzędzi przetwarzania emo-cjonalnego w edukacji i e-edukacji. Realizacja tych scenariuszy już jest możliwa, choć dostępne algorytmy i metody nie są doskonałe. Wśród najważniejszych wyzwań, jakie powinny zostać rozwiązane, jest nieinwazyjne i nieprzeszkadzające monitorowanie emocji, dokładność w rozpoznawaniu stanów emocjonalnych oraz możliwość repre-zentacji niepewności i rozmycia związanego z emocjami.
Przedstawione przykłady realizacji scenariuszy są zazwyczaj badaniami o charak-terze eksperymentalnym, nie ma jeszcze gotowych rozwiązań, które znajdowałyby się w ogólnym obiegu i były powszechnie wykorzystywane. Wynika to częściowo z niedo-skonałości metod przetwarzania emocjonalnego, ale także z tego, że fenomen powsta-wania emocji nie jest jeszcze dokładnie poznany. Warto także wspomnieć o pewnych zagrożeniach, jakie mogą pojawić się wraz z rozwojem dziedziny i upowszechnieniem jej rozwiązań. Jednym z głównych zagrożeń jest naruszanie prywatności przez pro-ducentów sprzętu i oprogramowania, w tym monitorowanie emocji użytkownika bez jego świadomej zgody. Można sobie wyobrazić sytuację, w której aplikacja śledzi stany emocjonalne przy oglądaniu programów czy zdjęć i potem używa tej wiedzy do celo-wanych reklam. Rozwiązanie tego problemu leży nie tyle w sferze technicznej, co praw-nej – konieczne jest wypracowanie regulacji, które będą chronić użytkownika przed potencjalnymi nadużyciami.
Zaproponowane scenariusze nie wyczerpują możliwości, jakie stwarza dziedzina przetwarzania emocjonalnego, która dynamicznie się rozwija i w przyszłości przypusz-czalnie przyniesie jeszcze inne, nowe rozwiązania, a wraz z nimi pewnie także kolejne wyzwania i zagrożenia.
Bibliografia
Picard R.; „Affective computing: challenges”, International Journal of Human-1.
Computer Studies, 59 (1), 55–64, 2003. Picard R.; „Affective computing”,
2. http://affect.media.mit.edu/, 1995, accessed: 29.04.2013.
Landowska A.; „Affective computing and affective learning – methods, to-3 .
ols and challenges”, EduAkcja. Magazyn edukacji elektronicznej, 1 (5)/2013 (accepted).
Landowska A.; „Affect-awareness Framework for Intelligent Tutoring Systems”, 4 .
6th International Conference on Human Systems Interaction, 2013.
Elliott C, Rickel J, Lester J; „Lifelike pedagogical agents and affective compu-5 .
Woolf B, Burleson W, Arroyo I, Dragon T, Cooper D, Picard R.: „Affect-aware 6.
tutors: recognising and responding to student affect”, International Journal of Learning Technology, 4 (3), 129–164, 2009.
Ben Ammar M, Neji M, Alimi A.M., Gouardères G.: „The affective tutoring 7 .
system”, Expert Systems with Applications, 37 (4), 3013–3023, 2010.
Noteborn, G., Bohle Carbonell, K., Dailey-Hebert, A., & Gijselaers, W.: „The 8.
role of emotions and task significance in Virtual Education”, The Internet and Higher Education, 15 (3), 176–183, 2012.
Tempelaar, D. T., Niculescu, A., Rienties, B., Giesbers, B., & Gijselaers, W. H.: 9 .
„How achievement emotions impact students‘ decisions for online learning, and what precedes those emotions”, Internet and Higher Education, 15 (3), 161–169, 2012.
Bessiere K, Newhagen J, Robinson J, Shneiderman B.: „A model for computer 10.
frustration: The role of instrumental and dispositional factors on incident, ses-sion, and post-session frustration and mood”, Computers in human behavior, 22 (6), 941–961, 2006.
Scheirer J, Fernandez R, Klein J, Picard R.: „Frustrating the user on purpose: 11.
a step toward building an affective computer”, Interacting with computers, 14 (2), 93–118, 2002.
Ang J, Dhillon R, Krupski A, Shriberg E, Stolcke A.: „Prosody-based automatic 12.
detection of annoyance and frustration in human-computer dialog”, Proc. 7th International Conference on Spoken Language Processing, 2002.
Kapoor A, Mota S, Picard R.: „Towards a learning companion that recognizes 13.
affect”, AAAI Fall symposium, 2–4, 2001.
Porayska-Pomsta K., Frauenberger C, Pain H, Rajendran G, Smith T, Menzies 14.
R, Foster M E, Alcorn A, Wass S, Bernadini S, Avramides K, Keay-Bright W, Chen J, Waller A, Guldberg K, Good J, Lemon O: „Developing technology for autism: an interdisciplinary approach”, Personal Ubiquitous Comput. 16, 2/2012 117–127, 2012.
Thompson M, Thompson L.: „Neurobiofeedback”, Biomed, 2012. 15.
Landowska A.: „The role and construction of educational agents in distance le-16.
arning environment”, Proceeedings of the 1st International Conference on In-formation Technology Gdańsk, 19–21 May, 2008, 321–324, 2008.
Kołakowska A, Landowska A, Szwoch M, Szwoch W, Wrobel M R: „Emotion 17.
Recognition and its Application in Software Engineering”, 6th Human-System Interaction Conference, 2013.
Landowska A.; „Model afektywny dla edukacyjnego bota Gerda”, Raport Tech-18.
niczny Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdań-skiej, 27/2012, 1–16, 2012.
Alexander, S., Sarrafzadeh, A., Hill, S.: „Easy with Eve: A functional affective 19.
tutoring system”, Workshop on Motivational and Affective Issues in ITS. 8th International Conference on ITS, 5–12, 2006.
Abou-Jaoude S, Frasson C, Charra O, Troncy R.: „
20. On the Application of a
Be-lievable Layer in ITS” In (AIED‘99) Workshop on Synthetic Agents, Le Mans, France, July 19. 1999.
Wieczorkowska-Wierzbińska G.: „Psychologiczne ograniczenia”, Wydawnic-21.
two Naukowe Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego, Warsza-wa, 2011.
Landowska A.: „Wirtualni nauczyciele – mrzonka czy przyszłość”, Technologie 22.
i narzędzia e-learningu/eds. Ochnio Luiza, Orłowski Arkadiusz – Warszawa, 2011, Wydawnictwo SGGW,. 83–93, 2011.
Landowska A.: „Let the student talk! Use of Conversational Agents in Distance 23.
Education Environments to Achieve Active Learning”, Innovation in Learning Communities, Proceedings of 2009 EDEN Annual Conference, pp. 7, 2009.
II
OCENA
E-NAUCZANIA
Wstęp
Rozdział poświęcony jest problematyce edukacji e-learningowej w szkolnictwie wyż-szym. Ten typ edukacji w literaturze przedmiotu jest również określany jako: edu-kacja wirtualna, eduedu-kacja zdalna, e-kształcenie, e-learning, kształcenie na odległość, kształcenie przez Internet, kształcenie zdalne, kształcenie z wykorzystaniem Internetu, e-nauczanie, nauczanie na odległość, nauczanie przez Internet, nauczanie zdalne, nauka na odległość, teaching by network, telematic education, teleteaching, wirtualna edu-kacja, uczenie się na odległość, uczenie się zdalne, zdalne nauczanie, zdalne uczenie się. Nie jest to terminologia, która jest już zamknięta i możemy się spodziewać jeszcze wzrostu liczby nazw.
E-learning określa się jako metodę prowadzenia procesu dydaktycznego w warun-kach, gdy wykładowca i słuchacze – studenci nie znajdują się fizycznie w tym samym miejscu. Do przekazywania wiedzy stosuje się różnorodne środki przekazu, w tym związane z ICT. Technologia ta, w miarę przyjętego modelu, umożliwia bezpośredni kontakt między wykładowcą a studentem, niezależnie od odległości, jaka ich dzieli.
Celem rozdziału jest analiza modeli nauczania pod kątem zbadania stosowanych wybranych procesów nauczania e- learningowego. W tym etapie badań skoncentrowa-no się na analizie procedur oraz profilu studentów e-lerningowych w dwóch warszaw-skich uczelniach, a mianowicie: Polsko-Japońskiej Wyższej Szkole Technik Kompu-terowych i Uczelni Łazarskiego. Obie uczelnie od dłuższego czasu stosują tę formę nauczania i mają już odpowiednie doświadczenie w tym obszarze. Uzyskane wyniki zostały skonfrontowane z wynikami otrzymanymi z badań nad zastosowaniem syste-mu e-lear ningowego w Humboldt Universität w Niemczech. Ta właśnie uczelnia jest wiodącą w zakresie szkolenia w systemie e-learningowym.
Prowadzone prace są między innymi przyczynkiem do poznania czynników wpły-wających na efektywność zastosowań e-learningu. Takie rozeznanie pozwoli nam na zbudowanie modelu biznesowego dla kształcenia e-learningowego. Jak piszą I. Jung, C. R. Latchem, (2012) zapewnienie jakości w e-learningu często jest kontrowersyjną