Tanítási-tanulási folyamat értelmezése, informális tanulás, tanulási kultúra
Aktuális trendek és kihívások az e-learning fejlesztésekben
1. AKTUÁLISTRENDEK ÉS KIHÍVÁSOK
AZ E-LEARNING FEJLESZTÉSEKBEN
IX.Trefort Ágoston Szakképzés- és Felsőoktatás-pedagógiai Konferencia
Budapest, 2019. november 14.
Ollé János
PE MFTK Neveléstudományi Intézet
olle.janos@gmail.com
3. ATRENDELEMZÉSEK LOGIKÁJA
• a hype ciklusokhoz való viszonyulás (megváltás, kudarc, ésszerűség)
• elvárások összefoglalása (kollektív optimizmus)
• aktuális feladatok áttekintése (megoldások nélkül)
• disszemináció és marketing (mindennapok sugallt magabiztossága)
• szolgáltatási portfolió (üzleti stratégia keretrendszerében)
• social media véleményvezérei (hálózati tudás,“divatdiktátorok”)
4. ATRENDEKTARTALMI FELOSZTÁSA
• e-learning, mint oktatási forma és oktatásszervezés
• oktatástervezés, e-learning tartalom- és tevékenységfejlesztés
• technológiai innováció és fejlesztések
• interdiszciplinaritásból adódó korszakok hatása
5. E-LEARNING, MINT OKTATÁSI FORMA ÉS
OKTATÁSSZERVEZÉS
• mobil alapú tanulási környezetek
• munkahelyi tájékoztató és tanulástámogató mobil
akalmazások
• munkahelyi informális tanulási tér tematizálása (célzott
információk, információs túlkínálat)
• önszabályozó tanulási rendszerek (pl. beavatkozásmentes
interaktivitás, folyamatszabályozás)
6.
7. OKTATÁSTERVEZÉS, E-LEARNINGTARTALOM- ÉS
TEVÉKENYSÉGFEJLESZTÉS
• az e-learning oktatási forma elvárásai alapján (!)
• microlearning
• gamification
• passzív és interaktív videó alapú oktatási tartalom
• személyre szabott tartalom- és tevékenységszolgáltatás
• tanuló által készített oktatási produktumok
8. TECHNOLÓGIAI INNOVÁCIÓ ÉS FEJLESZTÉSEK
• AR /VR / MR a bevonódás növelésére (multimédia ingerküszöb
emel(ked)ése)
• mesterséges intelligencia (gépi tanulás beavatkozással)
• vezérlés, irányítás, szabályozás,
• tartalomkészítés (vö. tantárgypedagógia és szakmódszertan)
• tartalom integrálás, szelektálás
• napi aktuális kihívások:
• reszponzivitás és flash nélküli HTML technológia
9. INTERDISZCIPLINARITÁSBÓL ADÓDÓ
KORSZAKOK HATÁSA
• mesterséges intelligenciához szükséges adatgyártás, adatgyűjtés és adatelemzés
• Amit nem tudunk megmérni, azon nem tudunk javítani. (Kelvin)
• Mérd meg, ami mérhető, és tedd mérhetővé, ami nem az! (Galilei)
• Nem minden fontos, ami mérhető és nem minden mérhető ami fontos
(Elliot Eisner)
• tanulók tanulási tevékenységének diagnosztikája (learning analytics)
• Learning experience design (LXD): Learning Engagement Platform (LXP) -
tanulásélmény tervezés
• a tradícionális LMS és LCMS korszak vége (vagy legalábbis a vég kezdete?)