Зробити з паперового підручника PDF-файл не становить великих труднощів. А от перетворити його у цифрове середовище, що допоможе краще засвоювати знання, — уже спільна робота методистів, дизайнерів і розробників. Розкажемо, як це виглядає зсередини, на прикладі EdTech-школи англійської Green Forest, і які рішення стоять за нашими цифровими інструментами.

Спочатку навчальна мета, потім інтерфейс

У розробці продукту дуже легко піддатися спокусі й почати робити одразу щось візуально красиве. Проте якщо ми говоримо про освіту, то в першу чергу важлива функціональність. Новий інтерфейс або ж нетривіальна механіка вправи і правда може викликати від команди бажане «вау». Тим не менш, мета освітніх технологічних проєктів у тому, щоб студенту було легко засвоїти матеріал (і так, при цьому круто, якщо це візуально привабливо).

В освітньому дизайні існує підхід, який називається backward design, або зворотне проєктування. Спочатку визначаємо, що студент має вміти наприкінці навчання, потім вирішуємо, як це перевірити, і лише тоді добираємо активності. 

Наприклад, ми хочемо, щоб студент навчився правильно використовувати Present Perfect у робочому листуванні. Можна запропонувати йому побути редактором: колега ось-ось надішле клієнту повідомлення I have send the files, but Anna hasn't check them yet, і потрібно встигнути виправити помилки.

Для студента це справа кількох хвилин, а от розробникам є над чим посидіти. Система має розпізнавати кілька правильних варіантів, адже як мінімум hasn't checked і has not checked однаково доречні. Для цього методисти заздалегідь визначають допустимі відповіді й типові помилки, а програмісти закладають їх у логіку перевірки.

Привабливі варіанти спростити навчання

Тести з вибором відповіді й вправи із заповненням пропусків подобається як розробникам, так і студентам: першим вдається їх доволі просто зробити, а другі бачать одразу свої результати. Це хороший формат, наприклад, для закріплення граматики чи перевірки лексики. Але ми точно не можемо закрити ним усі потреби, інакше платформа буде одноманітною, і вчитися на ній нудно (а нецікаве рідко буває ефективним).

У методиці викладання мов розрізняють рецептивні навички (розуміння прочитаного й почутого) та продуктивні (говоріння й письмо). До того ж упізнати правильну відповідь і самостійно її сформулювати — це різні когнітивні навички.

У Green Forest ми поділили ролі між самостійною роботою і груповими заняттями. В інтерактивних матеріалах студенти опрацьовують граматику та лексику, слухають аудіо, дивляться відеопояснення. А те, що справді потребує живої взаємодії, відбувається в розмові з викладачем та іншими студентами. Тож автоматизувати можна багато чого, але це не причина делегувати алгоритмам все підряд.

Зелена галочка не говорить про засвоєне правило

Зелені галочки, відсотки правильних відповідей, привітання після завершеної вправи — приємні дрібниці, які додають мотивації. Платформа може щедро роздавати їх навіть тому, хто навмання відмітив половину відповідей. А чи пригадає така людина правило завтра, коли перед очима вже не буде чотирьох варіантів на вибір?

Одне з важливих задач під час розробки EdTech-продукту — продумати механізм зворотного зв'язку. У методиці для цього використовується поняття формувального оцінювання: студент отримує інформацію, яка допомагає йому зрозуміти власні труднощі та скоригувати подальше навчання.

В інтерактивній вправі це може бути підказка, друга спроба або коротке пояснення помилки. Червона плашка “incorrect”, наприклад, повідомляє про результат, але навряд чи допоможе зрозуміти, що саме не так. Тому можна додатково звернути увагу студента на часовий маркер, порядок слів чи якусь іншу деталь, яку він пропустив.



 

А ще краще зробити так, щоб вправу можна було проходити безліч разів: коли людина самостійно пригадує потрібну інформацію, вона краще закріплюється в довготривалій пам'яті. У когнітивній психології цей механізм відомий як retrieval practice — практика пригадування.

Тож за кнопкою перевірки стоїть набагато більше, ніж одна правильна відповідь. Щоб зворотний зв'язок справді працював, потрібно:

• передбачити різні варіації типових помилок,

• розробити логіку підказок,

• дозволити повторні спроби.

Розробникам клопоту вистачає, зате для самостійного навчання це значно ефективніше за механічне клікання.

 

Персоналізація не обов'язково передбачає участь нейромережі

Навіть у групі студентів одного рівня прогалини зовсім різні. Хтось упевнено орієнтується у граматиці, але зовсім не може втримати новий вокабуляр в голові. А хтось блискуче проходить тести, проте в розмові довго підбирає навіть прості конструкції.

Підлаштувати кожну хвилину групового заняття під усіх одразу неможливо, скільки б зусиль викладач не вкладав. Тож частину практики розумно виносити в цифрове середовище, де кожен працює зі своїм.

У Green Forest для цього є окремий розумний тренажер для самостійної роботи. Студент може обрати тему, потрібний формат вправ і практикуватися тоді й стільки, скільки йому потрібно. Наприклад, якщо хочеться поповнити словниковий запас можна тренувати слова за допомогою флешкарток або інтерактивних вправ. При цьому, можна повертатися до потрібної теми хоч десять разів. Тут персоналізація полягає у можливості самостійно обирати, що, як і коли практикувати.

Ми розуміємо, що сама свобода вибору ще не гарантує зручності. Якщо студенту доведеться п'ять хвилин шукати потрібну вправу, є ризик, що до самої практики справа так і не дійде. Тому ми приділяємо увагу й організації простору: інтерфейс має допомагати швидко знаходити потрібні матеріали, орієнтуватися в темах і без зайвих зусиль повертатися до навчання.

Як інтегрувати ШІ в навчання, щоб від нього справді була користь

Генеративні моделі вміють пояснювати правила, створювати приклади, підтримувати діалог і виправляти помилки. Використовувати ШІ для навчання й для швидкої відповіді — різні речі. У першому випадку важливо, що студент робить після того, як ШІ відповів.

Наприклад, у Green Forest ми використали можливості штучного інтелекту для тренування вимови. У нашому інтерактивному підручнику GF Notes є асистент, який дозволяє студентам самостійно практикуватися й отримувати автоматизований зворотний зв'язок. Можна повторювати складні слова й фрази стільки разів, скільки потрібно, не займаючи для цього час групового заняття.

Звісно, алгоритмічна оцінка має обмеження: системи розпізнавання мовлення теж помиляються, а хороша вимова — це не лише правильні звуки, а й те, чи розуміє вас співрозмовник. Тому ШІ варто розглядати як інструмент для навчання, який не претендує на роль викладача без помилок.

Що показують продуктові метрики?

Красиві дашборди з максимальними відсотками правильних відповідей та вогники чи піни за успішність чудово працюють для швидкого сплеску дофаміну. Але справжній рівень англійської вимірюється поза такими відмітками — у справжніх життєвих ситуаціях.

Тому оцінювання EdTech-продукту має поєднувати продуктові метрики з навчальними результатами. Зрештою, хороший освітній продукт повинен допомогти людині стати самостійнішою за його межами, щоб після виконання вправ, підказок і повторень вона впевнено себе почувала наодинці з мовою.