Digitalno podprto problemsko učenje za spodbujanje sistematičnosti pri analizi kompleksnih strokovnih primerov
Alenka Dovč je redna profesorica z bogatimi izkušnjami na področju problemskega učenja, analize študij primerov iz prakse in interdisciplinarne obravnave strokovnih in etičnih vprašanj v veterinarski medicini, zlasti na področju dobrobiti živali, etike in zakonodaje rejnih in ljubiteljskih vrst živali. Pri poučevanju sistematično povezuje teorijo s prakso ter vključuje digitalna orodja za podporo učenju, komunikaciji s študenti in dostopu do strokovnih virov. Njen pedagoški pristop temelji na aktivnem vključevanju študentov, refleksiji in razvoju kritičnega mišljenja.
Izziv – kompleksnost odločanja v realnih strokovnih situacijah
Na področju dobrobiti živali, etike in zakonodaje se študenti soočajo z zahtevnimi, večplastnimi problemi, ki zahtevajo razumevanje zakonodajnih okvirjev, etično presojo, argumentirano odločanje v nejasnih situacijah in povezovanje teorije s prakso. Obstoječi pristopi ne omogočajo vedno dovolj sistematične obravnave teh kompleksnih primerov.
Rešitev – strukturirane študije primerov z digitalno podporo
Predlagana rešitev, razvoj kombiniranega učnega modela, ki povezuje UI, simulacije, sodelovalna orodja in tudi učno analitiko, vključuje:
- uporabo strukturiranih študij primera iz prakse,
- uporabo orodij umetne inteligence kot podpore pri analizi zakonodajnih virov, oblikovanju argumentacije, preverjanje skladnosti odločitev z veljavno zakonodajo,
- uporabo sodelovalnih digitalnih orodij za skupinsko pripravo rešitev in refleksijo (skupinsko delo v majhnih skupinah za soustvarjanje vsebin in sprotno komunikacijo),
- vključitev tehnologije, ki omogočajo simulacijo okolja ali prikaz dodatnih digitalnih informacij (simulacije dela s kliničnim pacientom, simulacija inšpekcijskega pregleda glede dobrobiti živali, simulacije pogojev reje, simulacije primerov za podajanje kritične ocene),
- uporabo analitike učenja za evalvacijo učnega modela (spremljanje napredka, kakovosti argumentacije, stopnje vključenosti).
Tak pristop omogoča bolj poglobljeno, sistematično in realistično učenje.
Kako bo potekalo delo pri posodobljenem predmetu?
Delo bo organizirano kot kombinacija različnih aktivnosti:
- skupinsko delo: študenti v manjših skupinah rešujejo kompleksne primere iz prakse,
- uporaba UI: podpora pri analizi zakonodajnih virov in oblikovanju rešitev,
- simulacije: prikaz realnih situacij (npr. klinični primeri, inšpekcijski nadzor),
- sodelovalna orodja: skupno oblikovanje rešitev, razprava in refleksija,
- sprotno spremljanje: analitika učenja za vpogled v napredek,
- povratna informacija: formativna podpora in refleksija.
Proces spodbuja aktivno učenje, sodelovanje in razvoj strokovnega razmišljanja.
Vloga digitalnih tehnologij
Digitalne tehnologije imajo ključno podporno vlogo. Orodja umetne inteligence bodo uporabljena kot pomoč pri analizi, argumentaciji in učenju, sodelovalna orodja za skupinsko delo in komunikacijo, simulacijska okolja za prikaz realnih situacij, analitika učenja pa za spremljanje napredka in prilagajanje poučevanja.
Zakaj je ta pristop zanimiv tudi za druge pedagoge?
Pristop je relevanten za širok spekter študijskih področij, saj ponuja model za obravnavo kompleksnih in realnih problemov, združuje problemsko učenje, simulacije in umetno inteligenco, spodbuja razvoj kritičnega mišljenja in argumentacije, omogoča prenos v različne discipline, kjer je pomembno odločanje (npr. pravo, medicina, družboslovje) in vključuje tudi etični vidik uporabe umetne inteligence.