Возможные предикторы успешности обучения иностранным языкам: изучение и отбор

Исследовательским вопросом работы будет следующий вопрос: какая модель (какой алгоритм) позволит выстроить логику обучающегося курса, исходя из способностей и подготовленности обучающегося?

Цель исследования: определить значимый предиктор успешности изучения иностранных языков и создать модель индивидуализированного обучения иностранным языкам, использующий возможности регрессионных моделей, построенных на предикторах успешного обучения Конкретными задачами исследования будут выступать следующие положения:

• · Исследовать применимость предикторов успешности изучения иностранных языков для построения индивидуализированных моделей;
• · Разработать алгоритм системы обучения иностранным языкам на основе выделенных предикторов, позволяющий строить индивидуальные учебные траектории;
• · Проверить работоспособность алгоритма на симуляционных данных.

Решение этих задач позволяет нам говорить в дальнейшем о построении принципиально новой системы обучения иностранным языкам — индивидуализированной системы.

1. Адаптивные технологии электронного обучения В нашей работе адаптивность или индивидуализированность мы будем понимать согласно Shute (2011), а именно как возможность приспособления живого или искусственного организма к поведению, соответствующему окружающей среде. В рамках учебной системы, эта возможность позволяет ей изменяться в соответствии с потребностями учащегося и другими характеристиками. Персонализация механизма обучающей системы согласно Chen (2005), это способность системы подстраиваться под особенности обучающегося. Таким образом, понятия «адаптивность», «персонализация», «индивидуализация» в настоящей работе мы будем рассматривать как синонимы. А под «индивидуальными траекториями обучения» будет пониматься тот персональный набор содержания, который будет предоставляться ученику с учетом его индивидуальных особенностей, уровня знаний и других параметров.

Главными преимуществами индивидуализированных обучающих систем являются:

• · Получение полезной и точной информации об учащихся, что позволяет выяснить проблемные стороны обучения или недостатки знаний самих учащихся в определенной области;
• · Такие системы обучения позволяют решить вопросы контроля и конфиденциальности учащихся;
• · Максимизация выгод для ученика при минимальных затратах на адаптивные технологии [Shute, 2011].

Надо сказать, что впервые об адаптивности учебного процесса с учетом индивидуальных характеристик обучающихся задумались еще в 60−70х годах в работах по программированному обучению [Pask, 1975, Skinner, 1968].

В современной литературе существуют некоторые разделения на виды адаптивных технологий. Так, Shute (2011) говорит о двух условных типах адаптивных технологий: Soft Technologies и Hard Technologies. Согласно автору, такое разделение сделано в первую очередь для иллюстрации и не является исчерпывающим. Soft Technologies представляют собой программы или подходы, которые позволяют собирать, анализировать, отбирать информацию (т.е. метод), расширять типы взаимодействия ученика и компьютера. Их основными задачами являются создание модели учащегося (представление об учащемся в адаптивной системе), а также использование информации из этой модели (предварительная описательная функция). Hard Technologies — это устройства, которые могут быть использованы в адаптивных системах для сбора информации об ученике. Эти устройства могут служить для классификации учащихся по производительности или, например, по аффективному состоянию. Это устройства, с помощью которых происходит сбор данных и само обучение; они в основном используются для ввода и презентации материала.

Среди Soft Technologies автор выделяет: количественное и качественное моделирование, когнитивное моделирование (может быть и качественным, и количественным), машинное обучение, Байесовские сети, стереотипные методы, планирование, устойчивые модели учащегося, временные модели учащегося, педагогические агенты. Среди Hard Technologies можно выделить следующие основные: устройства, базирующиеся на биологических особенностях, устройства считывания речи, устройства считывания мимики и другие вспомогательные технологии [Shute, 2011].

Адаптация системы до недавних пор заключалась в основном лишь в адаптивном представлении материала и поддержке в навигации. Именно это обеспечивало нахождение «оптимального пути» через учебный материал. Теперь же, адаптивная среда представляет собой несколько технологий (soft и hard), которые интегрированы в единую среду или платформу.

Адаптивная гипермедиа-система использует особенности ученика в модели, применяет модель учащегося при адаптации видимых аспектов системы к потребностям учащихся [Brusilovsky, 1996, Brusilovsky, 1999]. Брусиловский (2001) различает два разных типа адаптивных гипермедиа-систем: (1) адаптация представления контента (например, различные медиа-форматы или порядок представления), и (2) адаптация навигации или путь, по которому обучающийся продвигается, через прямые указания; сокрытие информации, если надо; изменение порядка или использование комментированных ссылок.

Разработка индивидуализированных систем обучения становится все более доступной специалистам этой области — появляются новые технологии, развивается когнитивная наука, разрабатываются все более совершенные алгоритмы искусственного интеллекта [Moran, 2004, Woolf, 2009].

В последнее время прослеживается интерес к индивидуализированным системам изучения иностранных языков. Развитие современных средств обучения, которые поддерживают эффективное изучение английского языка, является одним из важнейших вопросов в сфере изучения иностранных языков [Chen, 2007; Chen, 2008].

2. Возможные предикторы успешности обучения В исследованиях факторов, влияющих на успешности обучения, в качестве предполагаемых предикторов используются следующие характеристики:

• · Мотивация в целом [Dornyei, 1999; Gardner, 2010];
• · Мотивационные стратегии — тот ряд стимулов, который есть у ученика. Часто их предлагает обучающемуся учитель или какая-то сторонняя сила. Ученик, в свою очередь, может интериоризировать эти стратегии и впоследствии их использовать сам [Dornyei, 1999; Gardner, 2010; Manolopoulou-Sergi, 2004; Koзaka & Boyacob, 2010];
• · Метакогнитивные стратегии: умения планировать учебную деятельность [Koзaka & Boyacob, 2010];
• · Когнитивные процессы [Baddeley&Hitch, 1974; Baddeley et al., 2011; Masoura&Gathercole, 1999]. Здесь мы подразумеваем способы, посредством которых человек приобретает, трансформирует и хранит информацию из окружения (восприятие, внимание, память, мышление, исполнительные функции).
• · Интеллект [Schmidt&Hunter, 2004; Rindermann&Neubauer, 2004; Koзaka & Boyacob, 2010];
• · Установки по отношению к средствам обучения. Исследования показывают, что существует положительная связь между позитивным отношением студентов к учебникам английского языка как иностранного и степенью желания изучать язык [Rahimi&Hassani, 2011];
• · Социально-экономические факторы: пол, возраст, социально-демографический статус, образование родителей [Koзaka & Boyacob, 2010]

Однако, в качестве основных предикторов успеха в обучении, мы будем рассматривать наиболее объективные факторы, потому как субъективные характеристики не позволят построить универсальный алгоритм индивидуализированной модели обучения. Субъективные факторы не являются статичными — это и состояния, и некоторые личностные черты — их сложнее достоверно измерить, соотнести друг с другом и какими-либо другими факторами.

Рассмотрим подробнее те возможные предикторы, которые наиболее объективны и устойчивы. На наш взгляд, наиболее подходящими предикторами успешности обучения иностранным языкам будут интеллект (скорее вербальный, потому как он больше связан с речью и вербальным аспектом в целом), т.к. существуют исследования, подтверждающие связь числового и вербального интеллекта с успешностью в работе [Аббакумов, 2011]; мотивация (возможно, будет рассматриваться как дополнительный вторичный предиктор); исполнительные функции, а именно — inhibitory control (тормозный контроль), working memory (рабочая память), flexibility (когнитивная гибкость) — их мы будем рассматривать в качестве предиктора успешности обучения иностранным языкам, потому как достаточно большое количество исследований из когнитивной психологии показывает связь между работой компонентов исполнительных функций и успешностью обучения в целом [Diamond, 2007], а также компонента рабочей памяти и успешностью в запоминании слов иностранного языка [Papagno C., et al., 1991; Masoura & Gathercole, 1999].

Интеллект

В целом успешность в обучении в первую очередь связана со степенью развитости способностей обучающегося. Лучшим предиктором достижений в обучении на курсах по повышению квалификации сотрудников специальностей, входящих в перечень Департамента труда США, являются достижения работников по тестам интеллекта, вербальных и числовых способностей [Schmidt & Hunter, 2004]. Обобщенный коэффициент корреляции, полученный на более чем 90 выборках общим объемом 6496 человек равен 0,6 (при этом корреляции от 0,40 до 0,50 считаются уже приемлемыми). Результаты обучения школьников старших классов по предметам естественно-научного цикла связаны с результатами по тестам интеллекта (коэффициенты корреляции равен 0,52) [Rindermann & Neubauer, 2004]. Таким образом, мы можем говорить о том, что тесты способностей являются сильным предиктором успешности обучения.

Следует обратить внимание также на тесты достижений. Главное различие между тестами способностей и тестами достижений в их назначении: тесты способностей предсказывают обучаемость, тогда как тесты достижения оценивают результаты прошлого обучения и текущие знания. Многие тесты достижений предсказывают последующее обучение лучше некоторых тестов способностей, но чаще всего это случается, когда предсказываемые достижения относятся к узко определяемой области [Анастази, Урбина, 2001]. Вследствие чего все-таки мы можем говорить о большей предсказательной ценности успешности обучения тестов способностей.

Исследования Recep Koзaka & Mehmet Boyacob (2010) показывают, что уровень способностей и метакогнитивные стратегии обучения (своего рода управление когнитивными процессами, определение целей, планирование учебной деятельности) являются значимыми предикторами академических успехов студентов. Хотя общая предсказательная сила способностей в отношении успеваемости выше, авторы говорят о том, что метакогнитивные стратегии более важны в обучении. Поскольку способность является врожденным атрибутом, а метакогнитивные стратегии студенты могут развивать во время учебного процесса, и это будет отражать высокий уровень мыслительного процесса студента [Koзaka & Boyacob, 2010].

Мотивация

Мотивация является одним из самых неуловимых понятий в области прикладной лингвистики и даже в педагогической психологии в целом [Dornyei, 1999]. Сложность в операционализации данного конструкта обусловлена еще и различным пониманием этого явления разными авторами.

При рассмотрении мотивации как предиктора успешности обучения следует учитывать, что это не когнитивный фактор, и он не является устойчивой характеристикой личности, что, в свою очередь, делает очень сложным его измерение и будущее встраивание в модель обучения.

Gardner в своей социально-образовательной модели (Socio-Educational Model) вводит понятие интегративной мотивации [Gardner, 1985, Gardner, 2010], которая характеризуется позитивным отношением к учебной ситуации (и, конечно, к учителю), положительным отношением к сообществу целевого языка, желанием выучить язык, интересом к иностранным языкам в целом и позитивным отношением к процессу обучения. Интегративная мотивация относится к желанию человека взаимодействовать с группой носителей языка, встречаться и общаться с ними, и, возможно, взять на себя ключевые характеристики этой группы (в том числе их язык). Это основные качества интегративной мотивации, которая может предсказывать успешность изучения иностранных языков.

Eleni Manolopoulou-Sergi же подчеркивает важность мотивационного конструкта в процессе обучения иностранному языку [Manolopoulou-Sergi, 2004]. Она говорит, что мотивация играет важную роль на всех трех этапах процесса изучения иностранного языка, так как они являются основными в модели обработки информации при обучении, а именно: вход (первая встреча с новым материалом), центральный процесс обработки (связь между новым материалом и существующими знаниями) и выход (демонстрация приобретенных знаний).

В противовес пониманию мотивации как стабильной характеристики, Dornyei говорит о процессуально-ориентированном подходе, который «смотрит на динамические мотивационные процессы, которые происходят во время выполнения задачи» [Dornyei, 2002, p. 139]. В частности, в ходе выполнения задачи имеют место «сложные мотивационные процессы», которые включают в себя, в соответствии с Dornyei [2002, p. 141] «два взаимосвязанных субмеханизма: текущие оценки и контроль действий». В рамках этой деятельности учащиеся непрерывно оценивают то, что они делают и как хорошо они это делают, и на основе этой оценки, они активизируют соответствующие знания и стратегии, которые будут способствовать достижению их цели.

Как следствие, мотивация выступает предиктором успешности обучения и индивидуальной изменчивости в окончательных результатах процесса изучения иностранного языка.

Исполнительные функции Понятие исполнительных функций (в англоязычной литературе — executive functions) становится известным нам из нейронауки. Еще D.T.Stuss и D.F.Benson в своей работе «Лобные доли» давали одно из первых определений исполнительных функций: «Это значимые способности, которые чаще всего относят к лобным долям, — активируются в новых, не закрепленных в опыте ситуациях, требующих оригинальных решений. Обычно к ним относятся: антиципация, постановка цели, планирование, контроль, а также использование обратной связи» [Stuss, Benson, 1986].

Проблема определения феномена исполнительных функций до сих пор стоит достаточно остро, однако, в общем и целом, мы можем опираться на следующее понимание «executive functions»: большинство исследователей сходятся во мнении, что это когнитивная система, которая обеспечивает стратегическое управление и регулирование мыслительного процесса. Исполнительные функции включают в себя 3 компонента, по сути три способности: Inhibitory control (тормозный контроль), working memory (рабочая память и cognitive flexibility (ко гнитивная гибкость) [Diamond, 2006]. Понятие исполнительных функций представляет собой единое целое, однако, ее компоненты имеют частичную независимость друг от друга [Miyake et al., 2000].

Inhibitory control (тормозный контроль)

По сути это способность не отвлекаться на иррелевантные задаче стимулы, что позволяет осуществлять селекцию внимания, целенаправленно удерживать постоянное внимание на релевантной задаче. Способность нашего внимания тормозить внешние ненужные стимулы, таким образом, позволяет нам обрести контроль над нашим вниманием и нашими действиями, и не отвлекаться на внешние раздражители. Этими раздражителями могут быть и просто фоновые стимулы (шум, крики, проезжающая машина и т. п.), и наши эмоции, которые мешают сосредоточению на когнитивной задаче. Например, маленький ребенок может знать, что он должен сделать, и хочет это сделать, но он не в состоянии сделать это из-за недостаточно развитой системы торможения внешних стимулов [Diamond, 2001].

Для нас этот компонент исполнительных функций представляет интерес, поскольку при обучении очень важно уметь долго удерживать внимание на одной задаче. Особенно это умение важно, если учесть, что в адаптивном электронном обучении контролировать свое внимание может лишь сам обучающийся, ведь как такового учителя и контролера здесь быть не может.

Рабочая память (фонологическая петля, оптико-пространственный блокнот, исполнительский контроль)

Термин «рабочая память» использовался в компьютерном моделировании [Newell & Simon, 1972]. В когнитивной же психологии этот термин использовался для обозначения системы или систем, задействованных во временном хранении информации и манипулировании ею.

В самых ранних работах А. Бэддели и Г. Хитч [Baddeley & Hitch, 1974]. описывают двух уровневую и трехкомпонентную модель рабочей памяти. Нижний, обслуживающий уровень представлен двумя блоками, отличающимися спецификой представления информации. Это фонологическая петля и оптико-пространственный блокнот, работающие с речевой, вербальной и образной информацией соответственно. Эти блоки характеризуются ограниченным объемом и изолированностью — таким образом, если мы загружаем первый блок, второй остается свободным и наоборот. Высший уровень представлен структурой, которую авторы назвали исполнительский контроль, или центральный исполнитель. Исполнительский контроль рассматривался как структура, по строению похожая на нижний блок. Основная функция исполнительского контроля — управление деятельностью специфических хранилищ (выбор того, которое будет задействовано, удержание программы действий и т. п.). Однако в дальнейшем блок исполнительского контроля все более отождествлялся автором с функциями внимания [Baddeley, et al., 2011].

Резюмируя, стоит отметить, что нет общего сложившегося представления о структуре рабочей памяти, но есть общая линия исследований ее составных компонентов.

Существует ряд исследований, касающихся рабочей памяти и изучения иностранных языков.

Результаты исследований подтверждают мнение о том, что фонологическая петля рабочей памяти действительно играет важную роль в изучении языка [Papagno C., et al., 1991]. Исследователи говорят о том, что краткосрочное хранение единиц ценно для последующего долгосрочного хранения и обучения новому. Это, в свою очередь, поднимает вопрос о том, могут ли другие системы рабочей памяти, играть аналогичную роль в долгосрочном обучении. Например, зрительно-пространственный блокнот может играть аналогичную роль в процессе обучения на основе зрительно-пространственных образов [Baddeley & Lieberman, 1980]. Но, всегда остается вопрос о возможном быстром запоминании лексики ввиду фонологического кодирования с помощью существующих словесно-смысловых ассоциаций, основанных на уже имеющихся знаниях.

В исследовании Masoura & Gathercole (1999) показана тесная связь между фонологической рабочей памятью и словарным запасом (знанием слов), как родного, так и иностранных языков. Также авторы показали, что другие факторы могут создавать ограничения на способность человека узнавать новые слова: слова могут быть запомнены за счет опоры на надежную базу знаний, уже установленную для родного языка. Masoura & Gathercole (1999) показали отношения между фонологической рабочей памятью и иностранной лексикой, и доказали относительную независимость этих отношений от более общих факторов, таких как хронологический возраст, невербальные способности, и время, потраченное на изучение иностранного языка.

Cognitive flexibility (когнитивная гибкость)

Когнитивная гибкость является способностью ловко приспосабливаться к требованиям или изменять приоритет во внимании. По сути, гибкость можно назвать переключением внимания с одной задачи на другую, либо с объекта на объект и др. Гибкость внимания позволяет учитывать что-то новое и оперировать несколькими сторонами явления или объекта, находящегося во внимании (также входит в этот компонент оперирование информацией, находящейся в буфере рабочей памяти). Когнитивная гибкость опирается на способность игнорировать иррелевантные признаки и рабочую память, но выделяется, тем не менее, в отдельный компонент исполнительных функций [Diamond, et al., 2007].

Выше описаны основные предикторы, которые нас будут интересовать в данной работе.

Надо сказать, что степень развитости исполнительных функций важна для успешности в обучении. Рабочая память и способность игнорировать иррелевантную информацию (ингибиция) независимо предсказывают успешность в обучении математике у детей дошкольного возраста и являются важными для приобретения умения читать. Исполнительные функции тесно связаны и с академической успеваемостью вообще, на протяжении всей учебы в школе [Diamond, et al., 2007].

Особенности исполнительских функций показывают наибольшую прогностическую ценность для построения модели, как уже сказано выше. Исполнительные функции — когнитивный предиктор, который мы можем непосредственно измерить и представить количественно, что дает большие возможности в построении индивидуальных траекторий обучения иностранным языкам. Таким образом, следующим этапом работы будет эмпирическое подтверждение состоятельности исполнительных функций как предиктора успешности обучения иностранным языкам.