Téma: Moderní trendy e-learningu a jejich stinné stránky

13. září 2023

Úvod

Letošní 13. ročník Open space konference (dále jen OSK) se tradičně konal v prostorách Fakulty informatiky, tentokrát opět v termínu na začátku září. Konference se zúčastnili vyučující MU, kteří si vyslechli příspěvky týkající se e-learningové výuky ve všech jejích podobách.

Úvodní slovo pronesl prorektor Radim Polčák, který reflektoval zveřejnění umělé inteligence a její možný dopad na aktivity ve vzdělávání. Hovořil o své vlastní zkušenosti s umělou inteligencí a vyjádřil potěšení nad skutečností, že i tématu umělé inteligence se bude program konference věnovat a přispěje tak k diskusím napříč MU, jak se k umělé inteligenci ve výuce postavit.

Další pozdrav přednesl děkan Fakulty informatiky Jiří Barnat. Poděkoval účastníkům konference za jejich zájem o e-learning, jehož téma ve společnosti stále rezonuje. Vyjádřil hrdost na skutečnost, že se OSK jakožto unikátní projekt na MU a konkrétně půdě Fakulty informatiky koná.

Účastníky přivítal také vedoucí vývojového týmu IS MU doc. Michal Brandejs, který poděkoval za hojnou účast na konferenci a přiblížil některé novinky, na které se vyučující mohou v IS MU těšit během nejbližší doby. Zdůraznil, že jde o agendy klasického e-learningu, nikoli o umělou inteligenci. S tou se také jako vyučující ve výuce setkává a v tomto kontextu popsal svou zkušenost s diskusí se studenty. Ti byli prý toho názoru, že k jednotlivým aktivitám je umělá inteligence dobrým pomocníkem, ale komplexní projekt s její pomocí vypracovat nejde.

První blok prezentací

První blok svým příspěvkem “Vyšetření per rectum, aneb role e-learningu v tréninku praktických dovedností mediků” zahájil MUDr. Martin Janků. Reflektoval své zkušenosti z výuky mediků v prostředí Centra simulační medicíny na LF, kde používají kombinaci masové a individuální výuky ve velkokapacitním předmětu. Každý ze studentů si musí vyzkoušet a nacvičit individuální praktické dovednosti. Jako e-learning používají učebnici na Elportálu a k ověření znalostí následně test v ISu. Na konci semestru sbírají zpětnou vazbu od studentů v anketě. V diskusi po příspěvku padly dotazy na to, jakým způsobem ověřují vyučující, zda studenti testy z domova vypracovávají samostatně a poctivě. Dr. Janků odpověděl, že studenti mají test obsahující 10 otázek s nekonečně mnoha pokusy na odevzdání. Není nutné ověřit, že student umí opravdu vše, důraz kladou na odpovědnost studentů. Pokud test splnili, tak to berou, jako že jsou připraveni. Pokud test nesplnili, tak na praktickou výuku nejsou vpuštěni. Neexistuje mechanismus, jak zajistit, že studenti skutečně umí vše, co mají umět, ale ti, kdo se poctivě neučí, nemají z praktické výuky užitek, takže se jim nevyplatí přípravu obcházet. Další dotaz se týkal závěrečné zkoušky. Na tento odpověděl doktor Janků tak, že ano, po třech semestrech výuky je zkouška praktických dovedností. Požadavky na studenta se vyhodnocují podle checklistu a je minimální hranice dovedností, kterou musí splnit. Na otázku moderátorky “Kdyby měl IS zakomponovanou umělou inteligenci (AI), co byste si od ní přál?” přednášející odpověděl, že by ji využíval pro kontrolu toho, zda studenti splnili přípravu a mohou se účastnit praktické výuky, neboť nyní je nutné k takovému ověření provést v ISu 14 kroků, a když má učitel tři cvičení za den, tak se ten počet ještě násobí. Přál by si automatizaci některých těchto procesů, aby jako vyučující nemuseli řešit mechanické strojové klikání a dělaly to za ně stroje.

Dalším přednášejícím v prvním bloku byl JUDr. Michal Smejkal, Ph.D. s příspěvkem “Podcasty při výuce sociálního práva – přínosy a úskalí”. Příspěvek posluchače seznámil se zkušenostmi vyučujícího s využitím podcastů při výuce sociálního práva, konkrétně pracovního práva a práva sociálního zabezpečení. Zmiňoval jejich přínos i úskalí ve výuce a zpětnou vazbu od studentů. Dr. Smejkal byl v diskusi dotázán na rozdíl mezi podcasty a přednáškami, a zda není lepší aktualizovat spíš obsah přednášek, než případně přetáčet podcasty. Odpověděl, že podcasty jsou doplněk k výukovým materiálům. Přednášky se snaží mít taky interaktivní, ale zároveň se streamují a studenti na ně přestávají chodit. Zkusili tedy s kolegy zrušit streamování. Při streamované přednášce je podle něj svazující, že se video přenáší jinam a student si může pořizovat nahrávku. Vyučující se tak potýká s autocenzurou. Rozdíl mezi obojím je podle něj v interakci. I přednáška může být odlehčenější, pokud se tak její atmosféra vyvine. Student má možnost klást dotazy a hned se dozvědět odpovědi. Dále zazněl dotaz dotaz na technickou stránku a náročnost výroby podcastů. Kolik to zabere času, jak jsou dlouhé, zda mají připravený scénář a podobně. Dr. Smejkal s kolegy podcasty natáčeli několik hodin, na výjezdu a bez skriptu. Potom řešili problém, že museli hodně stříhat, což bylo náročné. Skript připravený neměli kvůli obavě, že by tak sklouzli k přednášení, takže by z toho spíš byla nahraná přednáška než podcast. Problémem jsou nepřesnosti v podcastu nebo když už obsah není po změně zákona aktuální, protože student může podcast vzít jako klíčovou informaci a bez dalšího ověřování se z něj učit ke zkoušce a pak argumentovat podcastem. Studenty se snaží motivovat, aby si infomace v podcastu aktivně dohledávali. Délka podcastu je zhruba 15-20 minut. Poslední dotaz se týkal plán do budoucna. Mají s kolegy v plánu mít podcasty určené jen pro studenty, nebo je chtějí šířit i mezi veřejnost? Zatím jsou podcasty jen pro studenty, pro veřejnost by je asi museli přetočit a asi by potřebovali scénář. Jejich podcasty nejsou pro úplné laiky, ale vyžadují určitou znalost problematiky. Na otázku moderátorky “Kdyby měl IS zakomponovanou umělou inteligenci (AI), co byste si od ní přál?” přednášející odpověděl, aby AI uměla psát posudky na závěrečné práce (diplomky, bakalářky). Pravděpodobně by odvedla lepší práci než oponenti. A rovnou by tu diplomku mohla umět i zkontrolovat, jestli není plagiátem.

První blok uzavřela Ing. Barbora Buchtová, Ph.D. se svou přednáškou “Jak zapojit různé online nástroje do výuky p organizace předmětu”, kde představila koncept své výuky s využitím mnoha různých e-learningových nástrojů v rámci Informačního systému i mimo něj. Pozornost byla věnována například Vzájemnému hodnocení, které nyní již umožňuje hodnocení skupin a není tak nutné si skupiny rozřazovat ručně v Excelu jako doposud. V rámci Interaktivních osnov byl diskutován podnět ke vzniku checklistů. Publikum se dotazovalo na časovou náročnost přípravy komplexní e-learningové výuky. Přednášející odpověděla, že je pro ni výhodné mít aktivity v předmětu připravené před začátkem výuky, protože to znamená míň stresu během semestru. Mezi semestry pozměňuje drobnosti na základě zpětné vazby studentů a samozřejmě upravuje termíny jednotlivých aktivit. Další dotaz směřoval na zkušenost se Vzájemným hodnocením. Tazatelka narazila na problém s tím, že když některý student neodevzdal práci, pak chyběl jako hodnotitel. Obdobně když hodnotitel práci neohodnotil, pak odevzdávající neměl zpětnou vazbu. Dle přednášející je třeba dopředu stanovit jasná kritéria. Vzájemné hodnocení nastavuje tak, že hodnotitel hodnotí alespoň dvě práce. Účast na vzájemném hodnocení je navázaná na podmínky ukončení. Kdyby přesto zůstala nějaká práce bez hodnocení, tak zpětnou vazbu zadá osobně. Za poslední semestry to ale nebylo potřeba. Hodnocení nemívá tak, že by hodnotil jednotlivec jednotlivce, ale např. že odevzdá skupina a hodnotí jednotlivci. Také se jí osvědčilo mít Vzájemné hodnocení v předmětech, které mají hodně studentů. Dále padl dotaz na plánované posílání e-mailů, které vyučující realizuje přes exportovaný seznam adres studentů, a způsob řešení e-learningových aktivit během prvních dvou týdnů semestru, kdy se studenti ještě smějí přihlašovat a odhlašovat z předmětu. Přednášející má aktivity organizované tak, aby se k nim studenti mohli závazně přihlašovat až po konci změn v zápise. Na poslední otázku moderátorky “Kdyby měl IS zakomponovanou umělou inteligenci (AI), co byste si od ní přál?” přednášející odpověděla, že by si přála, aby existovaly to-do listy a checklisty, které jsou provázané s poznámkovými bloky. Aby bylo lepší vyhledávání, takže když něco není v ISu, aby se zobrazily i výsledky z dalších (univerzitních) zdrojů.

Druhý blok prezentací

Druhý blok prezentací zahájil doc. PhDr. Petr Květoň, Ph.D. příspěvkem “Adaptivní testování: Je nový režim v Odpovědnících vhodný pro průběžné ověřování znalostí na MU?”, který se zamýšlel nad budoucností adaptivního testování ve výuce. Přednášející vysvětlil, co to adaptivní testování znamená a jaká specifika jej provází. Názorně ukázal konstrukci takového testu a vysvětlil, kdy je a není vhodné uvažovat o jeho nasazení. Na otázku moderátorky “Kdyby měl IS zakomponovanou umělou inteligenci (AI), co byste si od ní přál?” přednášející odpověděl, že by si přál, aby šlo vytvořit sadu položek ze zadané literatury, která je v ISu v textovém formátu, vytvořit z ní test a ten pak automaticky opravit.

Následující příspěvek “Etická hlediska při využívání generativní umělé inteligence v univerzitním vzdělávání” přednesl Mgr. Tomáš Foltýnek, Ph.D. Přednášející uvedl publikum do problematiky generativní umělé inteligence a prezentoval své zkušenosti s výzkumem v rámci mezinárodní skupiny, která testovala možnosti nástrojů na odhalování textů generovaných umělou inteligencí. Ukázalo se, že tyto nástroje nefungují. Pro svoji analýzu neposkytují důkaz, takže student nemá, jak se takovým obviněním bránit. Texty napsané a potom ještě přeformulované umělou inteligencí jsou dokonce nejčastěji analyzované jako psané člověkem. Prezentující se krom reflexe současného stavu zaměřil na etická hlediska používání umělé inteligence a důsledků jejího použití ve výuce. Dotazy směřovaly na problematiku citací výstupů umělé inteligence (jakým procentem lze vyjádřit kolaboraci na práci s použitím AI, když výsledkem byl brainstorming nápadů? Odpověď: stejně jako brainstorming s vedoucím závěrečné práce to procentem jednoduše vyjádřit nejde. Jde o příklad dobrého využití AI, ale je nutné dát pozor na pravdivost informací.). Byla položena i otázka “Jak využití AI prokazovat při disciplinárním řízení?” Tazatel měl totiž podezření, že student nechal seminární práci vypracovat právě umělou inteligenci. Odpověď přednášejícího spočívala spíše v doporučení přehodnotit, zda má být seminární práce součástí hodnocení předmětu. U domácí práce totiž není nikdy jisté, že studentovi s vypracováním někdo nepomáhal. Na otázku moderátorky “Kdyby měl IS zakomponovanou umělou inteligenci (AI), co byste si od ní přál?” přednášející odpověděl, aby AI odvedla tu nejvíc frustrující práci, což je, když píší studenti, že jim chybí půlbod k úspěšnému ukončení předmětu a jestli by se někde nenašel. Tedy aby prošla a ohodnotila průchod studenta předmětem a napsala mu, kde všude mohl body získat, kdyby odvedl práci lépe.

Příspěvek dr. Foltýnka o umělé inteligenci doplnila Mgr. Kateřina Chudová svou prezentací “Umělá inteligence a její dopad na roli učitele”, kde představila mnohé nástroje a způsoby, jak umělou inteligenci ve výuce již používá a jak je hodnotí. Uvedla jako příklad zpracování dlouhých textů a vytvoření otázek na porozumění / cvičení, randomizaci položek v testu, tvorbu myšlenkových map a markdown schémat pro další použití, tvorbu textů pro vytvoření poslechových cvičení s použitím distraktorů, zpracování textu z titulků YouTube a další.

Poslední přednáška druhého bloku “KvIS o KvISu” přednášející Mgr. Pavly Musilové, Ph.D. byla interaktivní. Přednášející prezentovala své zkušenosti s aplikací KvIS ve výuce tak, že si účastníci konference mohli přímo vyzkoušet, jak aplikace vypadá z pohledu odpovídajícího studenta. Aplikace slouží k aktivizaci studentů, kdy se jejich zařízení chovají jako hlasovací zařízení a poskytnou vyučujícímu okamžitou zpětnou vazbu na jeho otázku.

Třetí blok prezentací

Začátek závěrečného bloku zahájila Mgr. Iva Zlatušková s příspěvkem "E-learning pod lupou: GDPR ve výuce". Paní pověřenkyně připomenula publiku, co jsou osobní údaje, kdy se s nimi ve výuce setká a jak s nimi správně nakládat. Uvedla příklady dobré praxe i reálné případy, kdy byla ochrana osobních údajů porušena. Připojila doporučení, jaké nástroje jsou v souladu s GDPR i univerzitními směrnicemi a je vhodné je tedy ve výuce použít. Dotazy směřovaly na zveřejňování programu seminářů se jmény studentů a zveřejňování výsledků SZZ. Slovo přišlo i na aplikaci Doodle, jejíž použití je na univerzitě zakázáno a doporučeno používat Tudle. Na poslední otázku moderátorky “Kdyby měl IS zakomponovanou umělou inteligenci (AI), co byste si od ní přála?” přednášející odpověděla, aby šlo IS ovládat hlasem (zadat hlasový prompt).

Následující přednáška Ing. Jitky Brandejsové ”Přeházet slova nestačí? Představujeme nové Vejce vejci.” se týkala zveřejnění nového algoritmu pro vyhledávání podobností. Přednášející shrnula historii vyhledávání podobností od roku 2006 po současnost a vysvětlila rozdíly mezi původním a novým systémem. Zaměřila se na názorné ukázky nových funkcí a pozornost věnovala speciálně otázce na procenta. Zásadním sdělením prezentace byla skutečnost, na kterou vyučující často zapomínají, a to ta, že samotné procento shody nemusí vypovídat o tom, zda práce je, či není plagiátem. Procento shody je pomocník, finální verdikt musí vždy posoudit odpovědná osoba. Na otázku moderátorky “Kdyby měl IS zakomponovanou umělou inteligenci (AI), co byste si od ní přála?” přednášející odpověděla, kdyby AI uměla vyhodnotit, zda práce je, nebo není plagiát, aby AI uměla generovat pracovní výkazy a aby se naučila vygenerovat smysluplnou pohádku s napínavým dějem pro děti.

Závěrečným příspěvkem konference byly již tradičně Novinky v IS MU, které prezentovala Mgr. Jitka Daňková. Představeny byly zbrusu nové funkce Informačního systému jako galerie ve Správci souborů, tmavý design Informačního systému, automatické odesílání předpřipravených e-mailů studentům, automatické stahování videozáznamů z MS Teams a nové možnosti Odpovědníků jako nastavení míchání otázek a ruční hodnocení skenovaných písemek. Na závěr prezentace zazněly i plány, které má vývojový tým Informačního systému v kalendáři na následující rok. Vyučující se mohou těšit na nový nástroj, který umožní v Odpovědnících vytvářet grafy, nákresy nebo vzorce. Připravuje se také nové vyhodnocení Odpovědníků, které bude zahrnovat rozličné klikací editory vytváření otázek včetně náhledů, sofistikovanější kontroly správnosti vyhodnocení a možnost tvořit kombinované a interaktivní otázky. Po příspěvku následovala diskuze, při které zazněly dotazy na zmíněné novinky. Dotazy se týkaly například kontroly průchodu předmětem, aby student i učitel viděli, co už mají splněno a co jim ještě zbývá. Odpovědí byla informace o tom, že Vývojový tým právě pracuje na integraci H5P modulů. Konkrétně checklist není v plánu, ale pokud je to H5P, tak bude součástí. Dále publikum zajímala problematika docházky. Konkrétně docházkových archů, kde jsou plánovány změny a možnosti, aby šlo docházku evidovat přes mobil pomocí QR kódu (s využitím aplikace KvIS). I poslední přednášející zodpovídala otázku moderátorky “Kdyby měl IS zakomponovanou umělou inteligenci (AI), co byste si od ní přál?”. Odpověď Mgr. Daňkové bylo přání, aby byla případná umělá inteligence v ISu schopna vyučujícího provést předmětem, pomoci s přípravou zkoušek a navrhovat vhodná e-learningová řešení výuky.

Po posledním příspěvku následoval moderátorský vstup se shrnutím konference. Bylo přečteno několik zajímavých odpovědí publika z anonymního průzkumu, které odpovídalo na stejnou otázku, která byla kladena i přednášejícím, tedy "Kdyby měl IS zakomponovanou umělou inteligenci (AI), co byste si od ní přál?". Konference byla zakončena losováním výherců papírové soutěže. V té účastníci tipovali, jak si umělá inteligence představuje vybrané ISové aplikace dle textu z nápovědy. Tři výherci, kteří správně přiřadili aplikace k tzv. "promptům" byli odměněni tekutým dárkem.