Razvijanje intuitivnega razumevanja kompleksnih tehničnih konceptov z umetno inteligenco in programiranjem
Rok Vrabič je izredni profesor s področja robotike, ki ima bogate izkušnje z vključevanjem programiranja, simulacij, projektnega učenja v pedagoški proces. Pri poučevanju redno uporablja digitalna, programska orodja, sodobne pedagoške pristope, laboratorijsko. Aktivno sodeluje tudi v mednarodnih projektih na presečišču umetne inteligence in robotike ter razvija sodobna učna gradiva. Svojo vlogo multiplikatorja na članici vidi v deljenju pripravljenih gradiv in predlog ter izkušenj in razvitih pristopov tako preko formalnih predstavitev kot tudi neformalno pri vpeljavi podobnih pristopov v predmete kolegov.
Izziv – razkorak med abstraktnimi teoretičnimi koncepti in njihovim razumevanjem
Pri poučevanju robotike se pogosto pojavlja problem, da študenti težko intuitivno razumejo abstraktne koncepte in algoritme ter ostajajo pasivni prejemniki znanja, kar zmanjšuje poglobljenost učenja. To vodi v površinsko razumevanje in omejeno sposobnost prenosa znanja v prakso.
Rešitev – študent kot ustvarjalec vizualizacij
Predlagana rešitev vključuje:
- uporabo UI agentov za kodiranje (npr. Claude Code, Codex, Opencode) kot podporo pri učenju,
- predstavitev strukturiranega delovnega procesa za uporabo agentov za kodiranje pri razvoju Python programov, ki ponazarjajo delovanje posameznih algoritmov in konceptov,
- razvoj interaktivnih programskih vizualizacij teoretičnih konceptov, vezanih na učno vsebino, in končna predstavitev, vrednotenje izdelkov,
- vključitev najboljših študentskih izdelkov v učni proces kot trajne vire znanja za prihodnje generacije študentov.
Študenti tako postanejo aktivni soustvarjalci učnega okolja, pristop omogoča premik od pasivnega sprejemanja snovi k aktivnemu učenju, kjer študenti s samostojnim ustvarjanjem interaktivnih vizualizacij poglobljeno osmislijo teoretične koncepte. Poleg tega pridobijo ključne digitalne kompetence za sodobno inženirsko prakso.
Kako bo potekalo delo pri posodobljenem predmetu?
Učni proces bo potekal v več korakih:
- uvod: predstavitev uporabe UI agentov za kodiranje,
- samostojno delo: študenti razvijajo programske vizualizacije v Pythonu,
- raziskovanje: eksperimentiranje z algoritmi in koncepti,
- predstavitve: študenti predstavijo svoje izdelke,
- vrednotenje: izdelki prispevajo k oceni predmeta,
- prenos znanja: najboljši izdelki postanejo učni materiali za prihodnje generacije.
Vloga digitalnih tehnologij
Digitalne tehnologije so osrednji element pristopa. Orodja umetne inteligence (LLM agenti za kodiranje) bodo uporabljena kot podpora pri programiranju in učenju, programska okolja (Python) za razvoj vizualizacij. Le-ta bodo kot rezultat študentkega dela lahko postali digitalni učni viri. Tehnologija deluje kot orodje za raziskovanje, ustvarjanje in razumevanje, ne le kot pomoč pri reševanju nalog.
Zakaj je ta pristop zanimiv tudi za druge pedagoge?
Pristop je zelo prenosljiv, saj ponuja model za poučevanje abstraktnih konceptov v različnih disciplinah, spodbuja aktivno, raziskovalno in ustvarjalno učenje. Poleg tega opisana nadgradnja kaže, kako lahko umetna inteligenca podpira (in ne nadomešča) učenje, omogoča razvoj trajnih učnih gradiv iz študentskega dela, je uporabna v vseh tehniških in naravoslovnih predmetih, pa tudi širše. Krepi samostojnost in odgovornost študentov za lastno učenje.