Направление u-learning. Синтез педагогики и робототехники.⁠⁠

В прошлом посте E-Learning. Часть 17. Поиски коллег по интересу обещал выложить частичный перевод научной статьи (а точнее вольный пересказ):

Cárdenas-Robledo L. A., Peña-Ayala A. Ubiquitous learning: A systematic review //Telematics and Informatics. – 2018.

Повсеместное обучение: систематический обзор

Буду выкладывать переведенные части напрямую относящиеся к моей работе. Со ссылками на страницу откуда взял фрагмент. В скобках будут персональные комментарии, мысли навеянные статьей. Полный текст статьи не буду выкладывать на оригинале, так как статья не в открытом доступе, обзор только принят к публикации да и в общем не нужны проблемы с авторскими правами. (Как ни странно, но перевод можно выкладывать)

Список терминов:

- AR: дополненная реальность.

- DK: domain knowledge, знание предметной области.

- m–learning: mobile learning,

Мобильное обучение тесно связано с электронным и дистанционным обучением, отличием является использование мобильных устройств. Обучение проходит независимо от местонахождения и происходит при использовании портативных технологий. Иными словами, мобильное обучение уменьшает ограничения по получению образования по местонахождению с помощью портативных устройств.

- p–learning: pervasive learning, повсеместное обучение.

- PDAs: personal digital assistants, персональные цифровые помощники.

- PULA: Pattern for u–learning approaches, шаблоны для подхода u–learning.

- STEM: Science, technology, engineering, and math, Наука, технологии, техника и математика. (звучит как лозунг, не находите?) А если так:

- TULA: Taxonomy for u–learning approaches; Классификация для u–learning.

u-learning является относительно молодой областью, в которой сходятся различные дисциплины, такие как образование, педагогика, психология, компьютерные науки, информационно-коммуникационные технологии и когнитивные науки. (2 страница)

В данный момент не существует общей дорожной карты или стратегии развития области (как например есть у того же альянса Wi-Fi). Основной смысл области - обучаться где угодно, когда угодно. С применением различных сенсоров для воссоздания специального, обучающего окружения (в котором есть необходимая информация, которую человек проживает и на выходе получаются персональные знания). Сфера не носит универсальный характер, системы разрабатывают под каждую задачу заново.

9 ключевых моментов в u-learning:

1) physical settings, физическое окружение.

2) learning sceneries, сценарии обучения.

3) functionality, функциональность.

4) DK, знание предметной области.

5) learning paradigms, образовательная парадигма (как это понимать, пока сам не знаю, но звучит умно, да, можно кивнуть что понимаешь и осторожно игнорировать вопросы по этой теме).

6) Образовательные эффекты.

7) Академический уровень.

8) Физические устройства.

9) Технологии.

(7 страница)

И каждую категорию подразделили еще чуть-чуть.

Всего 50 подкатегорий, все не буду приводить, остановлюсь на 4 категории из 9.

В этой области можно обучаться не только в заранее подготовленных помещениях, типа школьного класса, но и в полевых условиях.

В помещении:

As for museum applications, one is performed in a marine biology aquarium, a site that enables users to understand water regions in Taiwan by a jigsaw–based cooperative learning strategy

В музее сделали головоломку, собрав которую можно лучше изучить водные регионы в Тайване.

В полевых условиях:

Тут основная фишка сферы. Носи с собой различные девайсы (не обязательно телефоны), получай на них цифровой контент, радуйся.

For instance, Pejoska et al. (2016) provide informal learning at workplace, where construction workers interact with each other during the development of a building by messages, gestures, words, and whistles that are appreciated by means of video calls.

Например, строители на площадке общаются между собой с помощью сообщений, жестов и т.д. через видеозвонки.

(8 страница)

Далее были примеры с приложением на телефон, чтобы обучаться вождению. (9 страница)

U–learning aims at taking advantage of virtual reality (Lu et al., 2014) and AR (Pérez-Sanagustín et al., 2014) content with the aim of recreating situated and immersive experiences, where students interact with virtual objects to reach meaningful learning.

Поощряется использовать модные тренды типа виртуальной и дополненной реальности. Вот это уже поинтереснее (и не только потому что можно больш плюсцов срубить). А потому что под дополненной реальностью понимают чисто визуальный канал, но можно добавить еще одним каналом. Я планирую добавить мягкого ассистента, который будет подсказывать верное направление действий.

Concerning AR, it employs a kind of display device that fosters the visualization of virtual objects (e.g., audio, video, graphics) using electronic devices in a real world setting to provide image transfer information that allows users to experience the integration of real and virtual sceneries

Да, вот про это я говорил. 10 страница.

6 типов функциональности:

1) Поддержка обучению (опа, вот сюда метим).

2) Системная информированность (это когда мы отмечаем и замечаем полезные изменения).

3) Ориентация на пользователя (персонализированный контент, все дела. Типа адаптации, навигации и рекомендаций различных).

4) Экспертиза.

5) Игры. Геймификация.

6) Другая функциональность. (вот тут я сам не понял, что имелось ввиду, видимо все что не вошло в другие классы)

11-12 страницы

Примеры, которые мне понравились:

1) Обучением медсестер на дому.

In addition to provide medical assistance in rooms and hospitals, streets and patient’s home are also places where health services are given.

Видимо есть вещи, которым можно обучить удаленно (типичные задачи). Для этого воссоздать дома нужный контекст (например, с дополненной реальностью) и обучать. Есть медики, которые в теме? Какие такие задачи можно удаленно передать?

2) Тренировка детей.

Abilities. With the purpose of preserving children’s health, exergames are considered as an option formotivating children to become physically active through games that combine exercise with gaming. During the physical and pedagogical missions, children utilize smartphone and wearable sensor devices to track players’ movements for estimating the efficiency of exercise (Lindberg et al., 2016).

Используем носимую электронику, чтобы смотреть правильно ли выполняет упражнения ребенок. (17 страница)

Техника

1) Мобильные телефоны. Основная масса - 37%

2) Планшеты. 26%

3) Другие. Камеры, микрофоны (видимо отдельные устройства от телефона), носимые гаджеты, игровые контроллеры, цифровое ТВ.

в 80% случаев используется внутри помещения.

27 страница

Технологии:

1) QR коды. В основном используются вне помещений.

2) RFID радиометки. Тоже самое.

3) GPS

4) Sensors (жаль не указано пока какие именно и как).

5) Остальные технологии (типа Wi-Fi).

28 страница

Про какую сферу из их классификации чаще всего публикуются люди.

Как видим топовая тема - как учить то будем? Какого-то единого мнения еще не сложилось. Вот все и пишут. Причем учитывая техническую базу пишут про известные нам телефоны и планшеты. Их мощностей хватает, чтобы простенькие модели дополненной и виртуальной реальностей запилить.

Авторы отмечают, что больше всего разработки ориентированы на уровень компетенции, соответствующий бакалавриату. (учитывайте, что имеется ввиду не наш бакалавриат). Не понятно почему авторы выделили эту категорию и почему про это вообще писать. Достаточно просто заметки про целевую аудиторию и требования к компетенции указать. Хотя может так и сделали. Просто статистику решили навести. Не знаю.

Далее авторы приводят схемы работы распространенных технологий (которые мало отличаются оригинальностью, но что очень важно, подчеркивают что не надо изобретать велосипед, чтобы продвинуть идеологию).

С 49-56 таблица примеров. Прикрепляю часть таблицы.

Где все изученные работы разложены по 9 категориям.

Работы еще не открывал, но интересует в первую очередь малочисленная категория типа интернета вещей и прочих сенсоров.

Это что-то вроде развития умного дома. Когда различные девайсы могут автономно (или не очень) общаться между собой. Сфера тоже не устоявшаяся. Остро стоит вопрос а как именно будут взаимодействовать устройства, да и вообще каков их состав.

Как же это относится к захвату движений?

Если урезать костюм до перчатки, то будет система распознавания жестов.

Например на основе этого можно разработать интегрированную систему с умным домой. Где жестами можно запускать-управлять своими устройствами. Показал пальцем на лампочку - она загорелась. Махнул рукой - шторы закрылись. Показал фак очередным мошенникам, собирающих СНИЛС - камера в глазке сняла лица пришедших и отправила заготовленный шаблон в полицию.

Итог: ВАУ примеров не обнаружил (может поэтому область еще не взлетела), однако получил вполне занятную классификацию области и некое подобие определения сферы, ну и ссылки на статьи другие, которые можно поковырять (приложения на телефон не особо интересно правда, не буду их читать).

Ну и скоро напишу про собственное видение где и как можно использовать подобную технологию на основе собранного материала. А он уже почти набрался.