miercuri , 17 octombrie 2018
roen

Art. 06 – Vol.23 – Nr. 2 – 2013

FACTORI CARE FACILITEAZĂ ÎNVĂŢAREA RAPIDĂ A CHIMIEI PE O PLATFORMĂ AR


Costin Pribeanu

E-mail: pribeanu@ici.ro

Institutul Naţional de Cercetare-Dezvoltare în Informatică – ICI Bucureşti

Rezumat: Sistemele educaţionale bazate pe realitate îmbogăţită (AR – Augmented Reality) au capabilitǎţi specifice cum sunt: vizualizare tridimensională, animaţie, interfaţă vocală pentru predare şi ghidare a interacţiunii, manipulare directă şi feedback haptic. Acest articol prezintă un model cauzal pentru analiza contribuţiei pe care o au aceste capabilitǎţi specifice tehnologiei AR asupra învǎţǎrii mai rapide a chimiei de cǎtre elevi. Modelul a fost dezvoltat cu ajutorul analizei drumului, o metodǎ care are la bazǎ regresia liniarǎ multiplǎ multinivel. Rezultatele obţinute arată care este contribuţia acestor capabilitǎţi şi permit identificarea efectelor directe şi indirecte ale fiecǎrui factor asupra învǎţǎrii mai rapide.

Cuvinte-cheie: e-learning, eficacitatea învǎţǎrii, relaţii cauzale, analiza drumului, realitate îmbogăţită.

Introducere: Realitatea îmbogăţită – AR (Augmented Reality) este o tehnologie modernǎ a cǎrei utilizare în sistemele de e-learning a cunoscut o expansiune continua în ultimii ani. Sistemele educaţionale bazate pe AR permit integrarea unor obiectelor reale din arsenalul didactic traditional în mediul informatic, oferind astfel un spaţiu de interacţiune deopotrivǎ familiar şi mai atractiv pentru elev. Numeroase studii au demonstrat efecte pozitive asupra valorii educaţionale şi motivaţionale, ca urmare a capabilitǎţilor specifice AR: vizualizare tridimensională, animaţie, manipulare directă a unor obiecte reale şi feedback haptic [3, 7, 8, 13].

O problemǎ de actualitate în educaţie, în special în şcoala generalǎ, este creşterea eficacitǎţii şi eficienţei procesului de învǎţare, care are multiple faţete. Deşi distincţia între termenii eficacitate (effectiveness) şi eficienţǎ (efficiency) nu este clarǎ (în acest sens, vezi definiţiile din DEX), în contextul evaluǎrii sistemelor informatice eficacitatea este asociatǎ cu acurateţea şi completitudinea atingerii unor obiective în timp ce eficienţa este asociatǎ cu consumul de resurse. În acest sens, a învǎţa mai bine este o manifestare a eficacitǎţii în timp ce a învǎţa mai repede sau a învǎţa mai uşor este o manifestare a eficienţei.

În acest articol se prezintă o analizǎ a relaţiilor cauzale dintre factorii care influenţeazǎ învǎţarea mai rapidǎ a chimiei pe o platformǎ AR. Scenariul de învǎţare a fost implementat în cadrul proiectului ARiSE (Augmented Reality in School Environments), al cǎrui principal obiectiv a fost testarea eficacităţii pedagogice a introducerii AR în şcoli. Paradigma de interacţiune specifică scenariului de învǎţare a chimiei este „construirea cu ghidare” şi are ca scop facilitarea învăţării tabelului periodic al elementelor şi a reacţiilor chimice. În cadrul proiectului a fost elaborat un instrument de evaluare, care măsoară diferiţi factori de interes pentru un sistem educaţional. Pe baza acestui chestionar au fost făcute numeroase studii [2,  6, 9] care au evidenţiat câteva aspecte importante privind utilizarea tehnologiei AR în şcoli, dar au evidenţiat şi unele limite ale instrumentului de evaluare. Din acest motiv, în 2012 a fost elaborat un nou chestionar, cu o arie de acoperire mai largă. Unele rezultate preliminare, obţinute în cadrul unui studiu pilot pentru analiza şi finalizarea chestionarului, au avut ca scop analiza diferitelor aspecte ale procesului de învǎţare, pe baza analizei corelaţiei şi regresiei multiple [7], precum şi a modelelor de mǎsurare formative [10, 11]. Chestionarul a fost rafinat şi aplicat din nou, începând cu octombrie 2012.

Vizualizează articolul complet

 

Concluzii: Analiza drumului este o metodǎ utilǎ pentru dezvoltarea de modele cauzale care permit explicarea modului în care diferiţi factori interacţioneazǎ şi contribuie la predicţia unei variabile dependente. În acest articol, modelul cauzal a permis o analizǎ mai finǎ a efectelor directe şi indirecte pe care le au şase capabilităţi specifice tehnologiei AR asupra învǎţǎrii mai rapide a chimiei de cǎtre elevi.

Există numeroase limite inerente unui studiu cu caracter explorator. În primul rând, rezultatele sunt preliminare, având în vedere cǎ nu a fost încheiatǎ colectarea datelor. Eşantionul este relativ mic, în raport cu cerinţele analizei pe baza sistemelor de ecuaţii structurate, necesarǎ pentru estimarea gradului de adecvare.

Bibliografie

  1. Arbuckle, J. L.: AMOS 16.0 User’s Guide. Amos Development Corporation, 2007.
  2. Balog, A.; Pribeanu, C.: The Role of Perceived Enjoyment in the Students’ Acceptance of an AR Teaching Platform: A Structural Equation Modelling Approach, Studies in Informatics and Control, 19(3), 2010, pp. 319-330.
  3. Brom, C.; Preuss, M.; Klement, D.: Are Educational Computer Micro-games Engaging and Effective for Knowledge Acquisition at High-schools? A Quasi-experimental Study. Computers & Education 57, 2011, pp. 1971-1988.
  4. Cohen, P. R.; Carlson, A.; Ballesteros, L.; Amant, R. S.: Automating path analysis for building causal models from data. Proceedings of the International Workshop on Machine Learning, 1993, pp. 57-64, Sage.
  5. Hair, J. F.; Black, W. C.; Babin, B. J.; Anderson, R. E.; Tatham, R. L.:Multivariate Data Analysis. 6th, Prentice Hall, 2006.
  6. Iordache, D. D.; Pribeanu, C.: Comparison of Quantitative and Qualitative Data from a Formative Usability Evaluation of an Augmented Reality Learning Scenario. Informatica Economica Journal, 13(3), 2009, pp. 67-74.
  7. Iordache, D.D.; Pribeanu, C.; Balog, A.: Influence of Specific AR Capabilities on the Learning Effectiveness and Efficiency. Studies in Informatics and Control, 21(3), pp. 233-240, 2012.
  8. Lee, E.A.-L.; Wong K.W.; Fung C.C.: How Does Desktop Virtual Reality Enhance Learning Outcomes? A Structural Equation Modelling Approach. Computers & Education 55(4), 2010, pp. 1424-1442.
  9. Pribeanu, C.; Iordache, D.D.: Evaluating the Motivational Value of an Augmented Reality System for Learning Chemistry. Holzinger, A. (Ed.) Proceedings of USAB 2008. LNCS 5298 Springer, 2008, pp. 31-42.
  10. Pribeanu, C.:Using formative measurement models to evaluate the educational and motivational value of an AR-based application. Problems of Education in the 21st Century 50, 2012, pp. 70-79.
  11. Pribeanu, C.: Valoarea educaţională a unei aplicaţii de învăţare a chimiei – rezultate preliminare pe baza unui studiu pilot. Revista Romana de Informatică si Automatica, 22 (3), 2012, pp. 47-54.
  12. Sun, H.; Zhang, P.: Causal relationships between perceived enjoyment and perceived ease of use: An alternative approach. Journal of the Association for Information Systems, 7(9), 2006, pp. 618-645.
  13. Vos, N.; Meijden, H.; Denessen, E.: Constructing Versus Playing an Educational Game on Student Motivation and Deep Learning Strategy Used. Computers & Education 56, 2011, pp. 126-137.
  14. Wind, J.; Riege, K.; Bogen M.: Spinnstube®: A Seated Augmented Reality Display System, Proceedings of IPT-EGVE – EG/ACM Symposium, 2007, pp. 17-23.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.