ZAPISZ SIĘ do Newslettera

Facebook Linkedin English

“Zblendowanie” laboratoryjnych technik nauczania multimediów

Jednym słowem

W procesie modyfikacji osiągnąłem dobrze przygotowany przedmiot do pracy zarówno online jak i stacjonarnej.

Twórca/Twórcy:

Mikołaj Leszczuk

Cel dydaktyczny

Rozwój kompetencji aktywnego uczenia się studentów w mieszanej formie kształcenia (blended learning).

Wzrost motywacji i zaangażowania studentów w zajęcia.

Dopasowanie formy zajęć i metod do potrzeb osób studiujących – student centered learning

Metoda Kształcenie mieszane (Blended learning)
Kontekst “Advanced Multimedia Information Processing and Communications”. Laboratorium multimedialne. III I IV roku studiów inżynierskich.
Przebieg

Zajęcia są związane z przetwarzaniem obrazu. Co do zasady, rozbudowa laboratorium nie miała na celu zmiany zakresu materiału, a zmianę sposobu uczenia się.

Motywacją do zmian była potrzeba nauki hybrydowej, o różnym składzie komponentu stacjonarnego i zdalnego. Potrzeba ta zintensyfikowała się od czasu wystąpienia pandemii COVID-19, która stała się katalizatorem zmian. Dzięki zmianom te same zajęcia można prowadzić w różnych trybach, płynnie dobierając komponenty nauczania: stacjonarne, zdalne – żywe oraz zdalne – projektowe.

Poprzedni system był stworzony kilka lat wcześniej i wykorzystywał „ciężkie” oprogramowanie pod względem zarówno obciążenia systemu jak i potrzeby korzystania z dodatkowo zarządzanych licencji, co wymagało dodatkowego nakładu pracy i stwarzało problemy w czasie pracy.

Poszczególne tematy i zadania zostały przebudowane przy użyciu webowego narzędzia Jupyter Notebook. Narzędzie to pozwala na tworzenie i udostępnianie dokumentów obliczeniowych oraz samodzielną pracę osób studiujących w zakresie danego przedmiotu. Platforma ta umożliwia napisanie całego laboratorium w języku programowania Python i z użyciem języka formatowania Markdown.

Wykorzystanie Pythona umożliwiło także zastosowanie darmowych bibliotek z otwartym kodem źródłowym, które nie powodują powstawania problemów jak w przypadku stosowanego wcześniej chociażby MatLaba. Dzięki nim udało się wykonać ćwiczenia zdefiniowane w wymaganiach funkcjonalnych.

Aby zaobserwować zmiany w stosunku do wcześniej stosowanych metod przeprowadziłem ich ewaluację w 5 kategoriach: adekwatność do potrzeb, skuteczność osiągnięcia założonych rezultatów, użyteczność rezultatów, efektywność – stosunek wysiłku poniesionego do korzyści, trwałość rezultatów oraz oddziaływanie – wpływ projektu na osoby studiujące i ich otoczenie. Użyłem techniki “ranking ćwiczeń”. Analizowałem także nieskrępowane wypowiedzi w pytaniach otwartych (technika chmury znaczników). Na ankiety odpowiedziało 18 z 53 osób studiujących. Studenci i studentki jednoznacznie wskazali wyższość nowych metod nad stosowanymi wcześniej.

Korzyści

Nastąpiła aktywizacja osób studiujących, wyrażona silnym wzrostem zainteresowania przedmiotem.

Zainteresowanie i zaangażowanie studentów podczas zajęć znacznie wzrosło, co potwierdziła ewaluacja zajęć i ocena poszczególnych tematów i ćwiczeń ze strony osób studiujących.

Wysoka frekwencja na zajęciach. Kurs odpowiada na również na potrzeby studentów pracujących – możliwość pracy online i asynchronicznej.

Przygotowane narzędzie do ewaluacji jakościowej zajęć, dające możliwość podążania za potrzebami studenta pod kątem metodologii nauczania jak i treści merytorycznych.

Na podstawie opinii studentów można stwierdzić fakt, że laboratorium spełnia swoje zadania, znacznie więcej czasu studenci mają na zapoznanie się z materiałami merytorycznymi nie tracąc go na problemy natury technicznej, jak to miało miejsce podczas pracy na jego wcześniejszej wersji.

Cookie1 Cookie2
Nasze serwisy wykorzystują ciasteczka (cookies). Korzystając z nich wyrażasz zgodę na używanie cookies zgodnie z aktualnymi ustawieniami Twojej przeglądarki stron WWW.
Czytaj więcej