A tanulói motiváció kiaknázása intelligens oktatórendszerekben (kiaknázatlan elkötelezettség: a tanulói motiváció modellezése intelligens oktatórendszerekben)
Authors: Toldi Lajos 
Published: November 2024

Azzal, hogy az intelligens oktatórendszerek (ITS, Intelligent Tutoring System) a tanulást egyre élményszerűbbé kívánják alakítani, a modern oktatás mind hatékonyabb eszközeivé válnak. Ezt az élményszerűséget, ami egyúttal a tanulási célok elérésének sikerét is szolgálja, az ITS-ek leginkább a tanuló egyéni igényeihez, képességeihez és tudásszintjéhez igazított, személyre szabott tanulási útvonalak biztosításával érik el. Az adaptivitás mértéke azonban tovább fokozható. Tanulmányok sora – például (Waschull, 2005), (Hartnett, 2016), (Urhahne & Wijnia, 2023) – mutat rá arra, hogy a különböző digitális oktatási platformok kapcsán, minden olyan esetben, amikor a tanulók a tanárok közvetlen beavatkozása nélkül vesznek részt a tanulási folyamatban, az elköteleződés, a tanulói motivációs állapot különösen meghatározó szerephez jut. Tanulmányunk a digitális platformok, ezen belül is az ITS-ek és a tanulói motiváció közötti összetett kapcsolat feltárására törekszik, annak lehetőségeit vizsgálva, hogy ezek a rendszerek miként térképezhetik fel és hasznosíthatják, szükség esetén adaptív beavatkozás révén tarthatják fenn, vagy továbbmenve, a kívánt szintre transzformálhatják a tanuló aktuális motivációs állapotát a tanulási folyamat során. A vonatkozó kutatási eredmények – például (Heckhausen, 2000), (Aunger & Curtis, 2013), (Urhahne & Wijnia, 2023) – rendre bizonyítják, hogy a mindenkor megélt motivációs állapotunkat számos dimenzió együttesen határozza meg. Ezen dimenziók jelentős hányada a digitális tanulási folyamat során is jelen van, az intrinzik motivációtól kezdve (például egy feladat vállalása a benne rejlő örömért (Ryan & Deci, 2000b)), a külső jutalmak vagy tényezők által irányított (extrinsic) motiváción át (Ryan & Deci, 2000a), egészen a teljesítmény motivációig (Ames & Archer, 1988). Továbbá az olyan ismert elméletek, mint az önhatékonyság (Zimmerman, 2000), az elvárás elmélet (Wigfield & Eccles, 2000) vagy a kimutatott, különféle teljesítményorientációk (Elliot & McGregor, 2001) esetleges figyelembevétele még bonyolultabbá és sokrétűbbé teszik a kiaknázni kívánt motivációs mixet. Tanulmányunkban arra törekszünk, hogy átfogó képet nyújtsunk a tanulást alátámasztó motivációs állapot-modellekről, bemutassuk azoknak a tanulási eredményekre gyakorolt kritikus hatásait, majd megvizsgáljuk az ITS-nek a motivációs állapot felismerésére és annak kiaknázására szolgáló jelenlegi lehetőségeit. Kutatásunk eredményei rávilágítanak arra, hogy jelenlegi lehetőségek, amik a tanulók motivációs állapotának azonosítására és az erre alapuló adaptációra irányulnak, egy-egy motivációs síkra egyszerűsített megközelítéseket alkalmaznak. A modellek még nem veszik figyelembe a motivációs dimenziók összetett, paralel változó állapotait, ami korlátozhatja az adaptáció hatékonyságát. Ezért felvetjük annak szükségességét, hogy további részletes kutatásokat végezzünk ezen a területen, hogy a jövőben még jobban megérthessük, ezáltal még hatékonyabbá tudjuk tenni a motivációs állapotoknak a hatékony adaptációban betöltött szerepét.