به نقل از «باشگاه خبرنگاران»

۵ توصیه مهم برای کسانی که آموزش آنلاین می‌دهند

تاریخ انتشار: ۷ دی ۱۴۰۲ | کد خبر: ۳۹۳۹۳۶۲۶

انگیزه درونی، تمایلات درونی برای شرکت در فعالیت‌هایی است که رضایتمندی ذاتی در آن‌ها وجود دارد. این انگیزه، یکی از جنبه‌های اساسی یادگیری موثر است. این مفهوم که در ریشه در اصول نظریه خود تعیین‌گری (SDT) بیان شده توسط دسی و رایان دارد، مدتهاست توجه محققان و مربیان را به خود جلب کرده است. نظریه خود تعیین‌گری بر انگیزه درونی (استقلال، شایستگی، ارتباط) تاکید دارد.

بیشتر بخوانید: اخباری که در وبسایت منتشر نمی‌شوند!

آموزش حمایتی نیاز انگیزه درونی را در دانش‌آموزان پرورش می‌دهد.

بر اساس این نظریه افراد نیاز‌های روانشناختی ذاتی برای خودمختاری، شایستگی و ارتباط دارند و زمانی که این نیاز‌ها مورد حمایت قرار گیرند، انگیزه درونی رشد می‌کند. این نظریه پیامد‌های عمیقی برای حوزه آموزش دارد، به ویژه در زمینه یادگیری آنلاین، جایی که مشارکت یادگیرنده چالش‌های منحصر به فردی دارد. از زمان همه‌گیری ویروس کرونا و پس از آن گرایش به استفاده از محیط‎های یادگیری آنلاین افزایش چشم‌گیری داشته است و لزوم توجه به عوامل تاثیرگذار بر یادگیری آنلاین بسیار مهم‌تر از پیش است.

سه ستون نظریه خود تعیین‌گری: خودمختاری، شایستگی، ارتباط

این نظریه اولین بار در دهه ۱۹۸۰ پیشنهاد شد و یک تغییر اساسی در درک ما از انگیزه انسانی به وجود آورد. دسی و رایان مشخص کردند که افراد زمانی تمایل طبیعی به جستجوی چالش‌ها، یادگیری و پیشرفت دارند که نیاز‌های اساسی روانشناختی آن‌ها به خودمختاری (میل به خود فرمانی)، شایستگی (نیاز به احساس توانایی) و ارتباط (میل به برقراری ارتباط با دیگران) برآورده می‌شوند.

راهبرد‌های عملی برای مربیان آنلاین جهت تقویت انگیزه درونی:

معلمان و مربیان می‌توانند تعامل و عملکرد دانش‌آموزان را با ادغام رویکرد‌های حمایت‌کننده نیاز در طراحی دوره‌های آموزشی آنلاین افزایش دهند و به برخی از چالش‌های کلیدی در آموزش دیجیتال رسیدگی کنند.

۱_ روشن کردن ارتباط بین فعالیت‌های یادگیری، آرزو‌های دانش‌آموزان و اهداف تحصیلی برای دانش‌آموزان: اگر با دانش‌آموزان نسل جدید صحبت کنید، خواهید دید که از بی‌فایده بودن مطالبی نظری که کابردی در زندگی روزمره آن‌ها ندارد بسیار گله‌مند و به خاطر آن نسبت به یادگیری بسیار بی‌انگیزه هستند. مربیان و معلمانی که در فضای آنلاین مشغول آموزش هستند اگر فایده مطالب که آموزش می‌دهند را برای یادگیرندگان روشن کنند، کارشان برای ایجاد انگیزه درونی برای یادگیری بسیار راحت‌تر خواهد شد. در واقع مربیان نیاز دارند شکاف بین دانش نظری و کاربرد آن در دنیای واقعی را پر کنند.

۲_ استفاده از سناریو‌های واقعی برای مرتبط کردن کلاس آنلاین به دنیای بیرون: ایجاد یک ارتباط در دنیای واقعی برای آنچه یادگیرندگان می‌آموزند یک راه عالی برای جذاب‌تر کردن کلاس‌های آنلاین است. مثلا استفاده از یک مثال از اهمیت یادگیری فرمول مساحت هنگام خرید یک زمین و ملک می‌تواند توجه و انگیزه یادگیرندگان را بسیار افزایش دهد.

۳_ راهنمایی دانش‌آموزان در تعیین اهداف بلندپروازانه و در عین حال دست‌یافتنی: کار برای رسیدن به اهدافی که بیش از حد بلندپروازانه به نظر می‌رسند می‌تواند دلهره‌آور باشد. مربیان و معلمان آنلاین باید برای هر درس اهداف کوتاه‌مدت و کوچک تعیین کنند که در راستای اهداف نهایی باشد. این اهداف کوچک کمک خواهد کرد به جای اینکه یادگیرندگان و دانش‌آموزان دچار ناامیدی شوند، انگیزه درونی در آن‌ها تقویت شود. در ضمن بابت رسیدن به هر کدام از اهداف کوتاه‌مدت باید آن‌ها را تشویق کرد تا نیاز به شایستگی در آن‌ها برآورده شود.

بیشتربخوانید

جولان کلاس‌های آموزشی آنلاین با ارائه مدارک تقلبی!

۴_ از یادگیرندگان خود بازخورد بخواهید: مربیانی که در فضای آنلاین فعالیت می‌کنند باید به طور مستمر و منظم از یادگیرندگان خود بازخورد دریافت کنند تا اطمینان حاصل کنند که نیاز‌های آن‌ها را به درستی برآورده می‌کنند و کلاس از نظر آن‌ها جذاب است. دریافت کمک می‌کند تا به نگرانی و دغدغه یادگیرندگان رسیدگی شود و اعتماد به نفس معلم را نیز تقویت خواهد کرد. در فضای آنلاین که بررسی نشانه‌های چهره‌ای و غیرکلامی برای دریافت بازخورد بسیار محدودتر است، اهمیت این کار بسیار بیشتر است.

۵_ ایجاد فضایی امن: یادگیرندگان در فضایی که از صحبت کردن احساس امنیت و رضایت کنند، انگیزه درونی بالاتری برای یادگیری مطالب خواهد داشت. در میحط‌های یادگیری آنلاین که یادگیرندگان خیلی راحت‌تر می‌توانند تمرکز خود را از کلاس دور کنند اهمیت این کار برای جذاب‌تر کردن کلاس خیلی مهم‌تر است.

به قول ولیام باتلر ییتس: «آموزش پر کردن یک سطل نیست، بلکه برافروختن آتش است».

این جمله به ما یادآوری می‌کند که عمیق‌ترین جوهره آموزش در انباشت صرف دانش نیست، بلکه در بیدار کردن اشتیاق مادام‌العمر برای یادگیری است. معلمان چه حضوری چه آنلاین، باید شور و شوق فکری دانش‌آموزان را برانگیخته کنند و آینده‌ای را شکل دهند که در آن آموزش سفری برای کشف و خودشکوفایی باشد و به عنوان سکوی پرشی برای خلاقیت و نوآوری در آینده عمل کند.

منبع: خبرآنلاین

باشگاه خبرنگاران جوان وب‌گردی وبگردی

منبع: باشگاه خبرنگاران

کلیدواژه: آموزش آنلاین آموزش از راه دور یادگیری آنلاین انگیزه درونی دانش آموزان نیاز ها

درخواست حذف خبر:

«خبربان» یک خبرخوان هوشمند و خودکار است و این خبر را به‌طور اتوماتیک از وبسایت www.yjc.ir دریافت کرده‌است، لذا منبع این خبر، وبسایت «باشگاه خبرنگاران» بوده و سایت «خبربان» مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد. چنانچه درخواست حذف این خبر را دارید، کد ۳۹۳۹۳۶۲۶ را به همراه موضوع به شماره ۱۰۰۰۱۵۷۰ پیامک فرمایید. لطفاً در صورتی‌که در مورد این خبر، نظر یا سئوالی دارید، با منبع خبر (اینجا) ارتباط برقرار نمایید.

با استناد به ماده ۷۴ قانون تجارت الکترونیک مصوب ۱۳۸۲/۱۰/۱۷ مجلس شورای اسلامی و با عنایت به اینکه سایت «خبربان» مصداق بستر مبادلات الکترونیکی متنی، صوتی و تصویر است، مسئولیت نقض حقوق تصریح شده مولفان در قانون فوق از قبیل تکثیر، اجرا و توزیع و یا هر گونه محتوی خلاف قوانین کشور ایران بر عهده منبع خبر و کاربران است.

خبر بعدی:

انسان‌ها سوگیری یادگیری ماشینی را بیشتر از سوگیری خود تشخیص می‌دهند

یک پژوهش جدید نشان می‌دهد که افراد سوگیری تصمیم‌های الگوریتم‌ یادگیری ماشینی را بیشتر از سوگیری تصمیم‌های خودشان تشخیص می‌دهند. شاید بتوان از این ویژگی برای اصلاح سوگیری‌های انسان استفاده کرد.

به گزارش ایسنا، از برنامه‌هایی که تماشا می‌کنیم تا افرادی که استخدام می‌کنیم، الگوریتم‌ها به طور فزاینده‌ای در زندگی روزمره ما ادغام می‌شوند و بی‌سروصدا بر تصمیم‌هایی که می‌گیریم اثر می‌گذارند.

به نقل از ادونسد ساینس نیوز، هسته الگوریتم‌ها، مجموعه‌ای از قوانین یا دستورالعمل‌هاست که برای پردازش اطلاعات و به دست آوردن یک نتیجه خاص طراحی شده‌اند اما از آنجا که الگوریتم‌ها از الگوهای رفتاری انسان یاد می‌گیرند، می‌توانند سوگیری‌هایی را که درون ما وجود دارند، منعکس یا حتی تقویت کنند. با وجود این، یک پژوهش جدید نشان می‌دهد که این ممکن است زیاد بد نباشد.

«کری موروج»(Carey Morewedge) استاد «دانشگاه بوستون»(Boston University) معتقد است که این بازتاب می‌تواند نقاط کور سوگیری ما را روشن کند و در اصلاح رفتار نقش داشته باشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بسیار موفق هستند زیرا می‌توانند بی‌طرفانه الگوها را در مجموعه داده‌ها پیدا کنند اما در عین حال، سوگیری‌های انسانی را نیز در داده‌های آموزشی خود لحاظ کنند.

هنگامی که این سوگیری‌ها در الگوریتم‌ها شناسایی می‌شوند، می‌توانند به آشکارسازی سوگیری‌های بلندمدت در سازمان‌ها کمک کنند. به عنوان مثال، شرکت «آمازون»(Amazon) سوگیری جنسیتی را در شیوه‌های استخدام خود بررسی نکرده بود اما با آزمایش یک الگوریتم که رزومه‌های جدید را براساس شیوه‌های پیشین استخدام شرکت ارزیابی می‌کرد، به این موضوع پی برد.

موروج گفت: الگوریتم‌ها می‌توانند سوگیری‌های انسانی را کدگذاری و تقویت کنند اما سوگیری‌های ساختاری را نیز در جامعه ما نشان می‌دهند.

انسان‌ها سوگیری‌های خود را تشخیص نمی‌دهند

موروج و گروهش در پژوهش خود نشان دادند که افراد معمولا تمایل بیشتری را به تشخیص دادن و تصحیح کردن سوگیری‌های موجود در تصمیم‌گیری الگوریتم در مقایسه با تصمیم‌گیری خودشان دارند. آنها باور دارند که با دانستن این موضوع ممکن است بتوان از الگوریتم‌ها برای رسیدگی به سوگیری‌های موجود در تصمیم‌گیری‌ها استفاده کرد.

انسان‌ها به دلیل پدیده‌ای به نام «نقطه کور سوگیری»، برای دیدن سوگیری خود تلاش زیادی نمی‌کنند و بیشتر متوجه سوگیری افراد دیگر هستند. دلیل این است که ما می‌توانیم در فرآیندهای تصمیم‌گیری خود، سوگیری را توجیه کنیم یا برای آن بهانه بیاوریم. برای ناظری که هیچ اطلاعاتی درباره فرآیند فکری یا چگونگی تصمیم‌گیری ندارد، سوگیری‌ها واضح‌تر و بهانه‌جویی دشوارتر است.

موروج و همکارانش در این پژوهش نشان دادند که حتی وقتی الگوریتم‌ها براساس رفتارهای ما آموزش داده می‌شوند نیز این موضوع صادق است.

تشخیص دادن سوگیری در الگوریتم ساده‌تر است

پژوهشگران در یک مجموعه آزمایش، از شرکت‌کنندگان خواستند تا سرویس «ایربی‌ان‌بی»(AirBnB) و رانندگان «لیفت»(Lyft) را براساس معیارهای تشخیصی مانند تعداد ستاره‌ها، ارزیابی‌ها و مدت زمان حضور داشتن کنار راننده رتبه‌بندی کنند.

پژوهشگران معیارهای غیرتشخیصی مانند تصویر یا نام را که هیچ ارتباطی با کار ندارند، دستکاری کردند. شرکت‌کنندگان دو بار رتبه‌بندی را انجام دادند و سپس، رتبه‌بندی‌های آنها یا رتبه‌بندی الگوریتم آموزش‌داده‌شده نشان داده شد.

گاهی اوقات رتبه‌بندی خود شرکت‌کنندگان به آنها نشان داده می‌شد اما به آنها گفته می‌شد که رتبه‌بندی الگوریتم است. در همه سناریوها، شرکت‌کنندگان در مقایسه با الگوریتم‌ها سوگیری کمتری را در رتبه‌بندی‌های خود مشاهده کردند.

موروج گفت: مردم وقتی معتقدند که رتبه‌بندی‌ها توسط یک الگوریتم انجام شده است، تمایل بیشتری به سوگیری دارند. این در حالی است که ما در واقع الگوریتم را روی داده‌های آنها آموزش می‌دهیم و رتبه‌بندی الگوریتم براساس آن داده‌ها صورت می‌گیرد.

وی افزود: این به این معنا نیست که مردم انواع بیشتری از ویژگی‌ها را در الگوریتم‌ها می‌بینند، بلکه چیزهایی را می‌بینند که برای خودشان تهدیدکننده‌تر است. بیشتر مردم نمی‌خواهند از نژاد در رتبه‌بندی‌های خود استفاده کنند یا می‌خواهند نژاد را در آن رتبه‌بندی نادیده بگیرند. بنابراین، این ایده که نژاد بر آن رتبه‌بندی‌ها تأثیر گذاشته، تهدیدکننده است.

در نتیجه، از آنجا که سوگیری در یک الگوریتم به عنوان تصمیم‌گیری ناقص خود ما تلقی نمی‌شود، دیدن یا اعتراف کردن به وجود آن آسان‌تر است. به گفته موروج، این یافته دو روش را ارائه می‌دهد که الگوریتم‌ها به واسطه آن می‌توانند به انسان در کاهش سوگیری کمک کنند.

وی افزود: یک روش این است که تصمیم‌های خود را جمع‌آوری کنید و الگوها را ببینید که به شما کمک می‌کنند تا سوگیری را تشخیص دهید اما هنوز موانعی بر سر راه توانایی ما برای تشخیص دادن سوگیری‌ها وجود دارد. ما انگیزه‌هایی را برای محافظت از خود داریم.

موروج و گروهش با پیروی از این منطق، آزمایش دیگری را انجام دادند تا ببینند آیا احتمال بیشتری وجود دارد که شرکت‌کنندگان به اصلاح سوگیری در رتبه‌بندی‌های خود یا الگوریتم بپردازند. پس از مشاهده رتبه‌بندی‌ها، به شرکت‌کنندگان فرصت داده شد تا سوگیری را اصلاح کنند و احتمال بیشتری وجود داشت که اصلاحاتی را در رتبه‌بندی الگوریتم انجام دهند. موروج گفت: از آنجا که افراد سوگیری را بیشتر در رتبه‌بندی الگوریتم می‌بینند تا خودشان، احتمال بیشتری وجود دارد که رتبه‌بندی‌های الگوریتم را اصلاح کنند.

موروج اذعان داشت که این پژوهش هنوز در مراحل اولیه است اما او روش ملموسی را می‌بیند که از طریق آن می‌توان یافته‌ها را در آموزش دادن الگوریتم برای جلوگیری از سوگیری در دنیای واقعی ادغام کرد. وی افزود: اولین گام این است که افراد سوگیری‌های خود را بفهمند و آنها را ببینند. من فکر می‌کنم این الگوریتم‌ها، روش سودمندی برای ارائه دادن یک دیدگاه واقعی‌تر به افراد درباره میزان سوگیری آنها هستند.

این پژوهش در مجله «PNAS» به چاپ رسید.

انتهای پیام