Consent for the use of cookies and other tools

Tools and cookies used on the website collect information about visitors in anonymized form. Your consents enable us to ensure the functioning of all website features, customize certain content specifically for you, and continuously improve the website by analyzing visits.

Types of Cookies

I consent to the website use of tools, including cookies, which ensure full functionality and an appropriate level of security. I understand that without this, the website cannot offer proper functioning, such as website navigation, customization of appearance, and access to specific parts of the website.

I consent to the website use of tools, including cookies, which collect anonymized data about website visitors. I understand that without this, website administrators cannot analyze site traffic and usage patterns to improve the user experience on the website.

Changes were successfully saved

Vida Rezar is an associate professor at the Faculty of Biotechnology who systematically incorporates digital tools and active learning approaches into her teaching. She pays special attention to linking theory with practice and to fostering students’ independence and critical thinking. She regularly uses online learning environments to structure course content, assess student knowledge in real time, and facilitate collaborative student work. She shares her experiences with colleagues at workshops, conferences, and through mentoring. As a multiplier at the faculty, she aims to share examples of best practices and concrete pedagogical solutions, provide professional support in planning innovative learning activities and the meaningful use of ICT, participate in presentations and workshops, and foster a culture of reflection, collaboration, and the adoption of new, innovative approaches to teaching.

Izziv – pasivna vloga študentov in šibka povezava s prakso

Pri predmetih, kjer multiplikatorka načrtuje posodobitev, se sooča z več izzivi:

  • skupina študentov je heterogena – razlike v predznanju, izkušnjah in digitalnih kompetencah,
  • študenti pogosto ostajajo v pasivni vlogi poslušalcev,
  • študenti težje povezujejo teoretična znanja s praktičnimi situacijami.

To vodi v površinsko razumevanje in manjšo pripravljenost za uporabo znanja v realnem okolju.

Rešitev – učenje skozi reševanje realnih strokovnih problemov

Multiplikatorka želi razviti in uvesti model problemsko-raziskovalnega učenja z digitalno podporo. Predlagana nadgradnja uvaja premik:

  • od poslušanja k aktivnemu raziskovanju,
  • od podajanja znanja k reševanju realnih problemov,
  • od enoznačnih odgovorov k analizi kompleksnih situacij.

Študenti bodo reševali praktične primere s področja prehrane živali, pri čemer bodo:

  • sodelovali v manjših skupinah,
  • uporabljali digitalna orodja za analizo, sodelovanje refleksijo,
  • smiselno vključevali umetno inteligenco kot podporo pri raziskovanju, oblikovanju osnutkov rešitev in samoevalvaciji,
  • razvijali kritično presojo pridobljenih informacij.

Kako bo potekalo delo pri posodobljenig predmetih?

Učni proces vključuje teoretične vsebine in praktično oziroma problemsko usmerjeno delo.

Uvod v realen problem: predstavitev realnega strokovnega izziva

Skupinsko delo: študenti v manjših skupinah analizirajo problem in oblikujejo rešitve

Uporaba digitalnih orodij: pri skupinskem delu bodo študenti uporabljali digitalna orodja za sodelovalno delo, analizo podatkov, refleksijo učenja

Podprta raba UI: študenti si bodo pri delu aktivnosti pomagali z uporabo orodij generativne umetne inteligence za raziskovanje virov, oblikovanje osnutkov, samoevalvacijo.

Refleksija: študenti bodo kritično presojali rešitve in učni proces

Povezava s teorijo: študenti bodo sproti umeščali praktične rešitve v strokovni okvir

Takšen pristop omogoča postopno gradnjo znanja skozi izkušnjo in aktivno sodelovanje.

Vloga digitalnih tehnologij

Digitalne tehnologije imajo pomembno podporno vlogo. Študenti bodo uporabljali sodelovalna digitalna orodja za skupinsko delo, poleg tega bodo s pomočjo tehnologije analizirali podatke in reflektirali proces učenja. Orodja generativne umetne inteligence bodo v nekaterih delih aktivnosti uporabljena za iskanje, raziskovanje virov, oblikovanje začetnih osnutkov rešitev ter samoevalvacijo. Poudarek bo na kritični in premišljeni rabi tehnologije, ne na avtomatizaciji.

Zakaj je ta pristop zanimiv tudi za druge pedagoge?

Pristop je prenosljiv na številna področja, saj:

  • spodbuja aktivno vlogo študentov in večjo angažiranost,
  • omogoča učinkovito povezovanje teorije s prakso,
  • razvija kritično mišljenje in sposobnost reševanja kompleksnih problemov,
  • ponuja konkreten model smiselne vključitve umetne inteligence v pouk,
  • je primeren za heterogene skupine študentov.