יום רביעי, 27 ביולי 2016 

כן לנתונים, אבל בידי הלומד עצמו

הפעם האחרונה שהזכרתי כאן את ג'ורג' סימנס היה לפני כמעט שנה, בספטמבר 2015. המאמרון של סימנס שאליו התייחסתי אז היווה מן פרידה מתחום התקשוב בחינוך. כוונת הפרידה באה לביטוי בכותרת המאמרון:
באכזבה מופגנת סימנס כתב שהפעילות שלו בתחום התקשוב נבעה מהציפייה שטכנולוגיות חדישות יוכלו להעצים יכולות אנושיות, כולל בתחום הלמידה. אבל במקום זה:
educational technology is not becoming more human; it is making the human a technology
אני קורא את הבלוג של סימנס (ודברים נוספים שהוא כותב) כבר שנים רבות. השתתפתי, אם כי באופן מאד פסיבי, ב-CCK08 – קורס ה-MOOC שהוא וסטיבן דאונס הנחו לפני כשמונה שנים. גישתו החינוכית ודעותיו תרמו רבות לכיוון שבו אני מקווה שהתקשוב בחינוך יצעד.

לכן הצטערתי על ההחלטה של סימנס, אם כי גם הבנתי והזדהיתי עם האכזבה שלו. אבל גם הופתעתי מהכיוון החדש בו הוא פנה. הוא טען שהתקשוב צריך להתמקד ב-learning analytics (ויקיפדיה מתרגם את המונח כ-"ניתוח הלמידה"). היה מוזר בעיני שאדם שטען שהתקשוב החינוכי הופך את בני האדם לטכנולוגיה יתמקד בתחום הנתונים, תחום שבעיני רק מחזק את הראיה של האדם כטכנולוגיה. לא פקפקתי בכוונות של סימנס. לא חששתי שהוא מחפש כיוון חדש הבשל להשקעה כספית שיניב רווחים גדולים אי-שם בהמשך. ידעתי שליבו במקום ה-"נכון". ובכל זאת לא הבנתי מה הוא מחפש בעולם הנתונים.

לפני מספר ימים סימנס פרסם מאמרון חדש בבלוג שלו – בסך הכל המאמרון התשיעי מאז פרסם המאמרון שעליו כתבתי בספטמבר לפני שנה. במאמרון הזה סימנס כותב על adaptive learning. המונח הזה עדיין איננו נפוץ מאד במרחב החינוכי, אבל אפשר להגדיר אותו כמונח נרדף ל-personalized learning, אותה "למידה מותאמת אישית" שאני מרבה לבקר כאן. סימנס אמנם רואה ערך רב בניתוח נתונים כמנוף לקידום הלמידה, אבל במאמרון החדש הוא ביקורתי מאד כלפי הגישה הזאת, גישה שאולי אפשר לתאר אותה כתהליך שבו אלגוריתמים מסתגלים ללמידה "האישית" של הסטודנט ובהמשך מגישים לו את מה שעליו ללמוד בצורה מותאמת ליכולת, ול-"סגנון" הלמידה שלו. הציפיה היא, כמובן שהסטודנט ילמד "טוב יותר". סימנס מסביר:
The software “learns” from the students and adapts the content to each student. End result? Better learning gains, less time spent on irrelevant content, less time spent on reviewing content that the student already knows, reduced costs, tutor support when needed, and so on.
על אף העובדה שסימנס רואה חיוב רב בניתוח הלמידה, הוא מטיל ספק ביכולת שלו להגשים את ההבטחות האלו. נכון להיום מדברים גבוה, אבל המציאות איננה משכנעת. אבל הביקורת של סימנס איננה מסתכמת בהטלת ספק. הוא מבקר גם את הרעיון שבבסיס ה-adaptive learning. הוא טוען שיישומים ש-"לומדים" את הדרך היעילה ביותר להגיש מידע (כן, זה כמעט תמיד "מידע") לסטודנט בהכרח הופכים את הסטודנט ללומד פסיבי. הוא מוסיף שתהליך הוראה כזה:
robs learners of the development of the key attributes needed for continual learning – metacognitive, goal setting, and self-regulation – because it makes those decisions on behalf of the learner.
מול התהליך הזה הוא מעמיד את האפשרות שהסטודנט יהיה לומד שיודע לסגל את עצמו למצבים שונים וחדשים:
What we need to do today is create adaptive learners rather than adaptive learning. Our software should develop those attributes of learners that are required to function with ambiguity and complexity.
אולי יש כאן רק משחק מילים נחמד, אבל דרכו אפשר לזהות את ההבדל בין הגישה הרווחת אצל אנשי עמק הסיליקון שמשקיעים בתקשוב החינוכי לבין הגישה של אלה שהלמידה באמת חשובה להם.

בין המאמרון הנוכחי לקודם שעליו כתבתי רוב מה שסימנס פרסם עסק בניתוח הלמידה. מקריאת המאמרונים האלה מתרשמים שסימנס באמת רואה בו תחום שיכול לתרום רבות לחינוך. בפברואר, למשל, הוא כתב:
It is here, in analytics and data use in education, that far more attention and awareness is needed than is currently evident. Algorithms will subsume most of our educational practices as they will embody certain pedagogies, support roles, and even faculty practices. Quite simply, the shape of tomorrow’s university is now actively being coded into analytics models. I’m generally fine with this as a concept, but quite nervous about this as an action.
נדמה לי שעל מנת להבין את הביקורת הנוכחית של סימנס יש צורך לראות את שלושה המאמרונים שהזכרתי כאן כרצף בהתפתחות החשיבה שלו. לפני שנה הוא הביע את האכזבה שלו ממה שקרה לתקשוב בחינוך. ובכל זאת, במהלך השנה האחרונה הוא תלה תקוות בניתוח הלמידה כתחום שאם יפותח נכון אפשר יהיה לקדם את הלמידה. כעת הוא איננו נוטש את התחום הזה, אבל הוא מבקש לתת לו כיוון שונה מהמקובל. עבור סימנס המטרה איננה לגייס את הנתונים על מנת להגיש מידע לסטודנט בצורה יעילה יותר, אלא לגייס אותם כדי לעזור לסטודנט להבין כיצד הוא עצמו לומד, כך שהוא יוכל לכוון את עצמו.

מפני שהנטייה האישית שלי היא להתייחס לאיסוף וניתוח נתונים בחינוך עם מנה גדושה של חשדנות (דבר שמי שעוקב אחרי הבלוג הזה בוודאי יודע) טוב לי שאדם כמו סימנס עוסק בנושא. ברור לי שימשיכו לאסוף נתונים, ונכון להיום האיסוף הזה משרת את אלה שמבקשים לייעל את העברתו של עוד ועוד מידע לסטודנט, וכמובן גם להרוויח מפיתוח כלים שעושים זאת. אם סימנס יצליח לגרום לשינוי כיוון כך שהנתונים שנאספים יסייעו לסטודנט להכיר טוב יותר את דרכי הלמידה של עצמו, וכך לשפר אותן, תהיה זאת תרומה משמעותית מאד לתקשוב החינוכי, ולחינוך כולו.

תוויות: ,

יום חמישי, 21 ביולי 2016 

האם הפשוט ינצח את המורכב?

כ-15 פעמים בעבר התייחסתי כאן לדברים שכותבת ליסה ליין. ליין היא מרצה להיסטוריה בקולג' בקליפורניה שמרבה לדווח על הקורסים שהיא מלמדת, ועל השימוש שהיא עושה בכלים תקשוביים. ליין ממלאת משבצת ייחודית בקהילת התקשוב החינוכי. מצד אחד היא מרבה לבחון כיצד ניתן לשלב את התקשוב בהוראה – היא בין חלוצי השימוש בתקשוב לצרכי הוראה הבנייתית. מצד שני היא יודעת שהסטודנטים שלה מתקשים ללמוד בסביבות פתוחות ולכן, על אף העובדה שהיא איננה מתלהבת ממערכות LMS, היא מנסה להוציא את המיטב ממערכות ה-LMS שהקולג' שלה מספקת. לעתים קרובות ליין מדווחת על ההתמודדות שלה עם המצב הבעייתי הזה – מצב שבו היא מאמצת כלים שאיתם היא איננה שלמה. אני מניח שבזה היא איננה שונה ממרצים רבים אחרים שבלית ברירה מיישרים קו עם התכתיבים של המוסדות שבהם הם מלמדים. ומפני שהיא גם מדריכה מרצים בשימוש בכלים תקשוביים, לא פעם היא מוצאת את עצמה מלמדת דברים שבמידה רבה היא מתנגדת להם.

בפתיחת מאמרון שהיא פרסמה לפני מספר ימים ליין מתארת שני סוגים של קורסים מקוונים. סוג אחד הוא קורס מאד מובנה שמסביר לסטודנט, באופן ברור, מה עליו לעשות ומתי, ומסיים עם מבחן המסכם. לעומת הקורס הזה היא מתארת קורס "פתוח", קורס שמתאפיין בחקר, בגילוי, במטלות "יצירתיות", ובנסיון ליצור קהילה. היא מדגישה שהנסיון הלימודי הקודם של סטודנטים מכין אותם למודל הראשון, קורס עם דרישות ברורות שאין בו עומס קוגניטיבי:
Recent efforts to “improve” online course “integrity” have led to various rubrics, standards, and evaluative tools, wielded by administrators and instructional improvement teams. These assess the “quality” of an online course. The ones I’ve seen, and the faculty I’ve talked to who have been subject to them, note that the rubrics clearly prefer the Online Class A model: content-based, simply laid out, clearly expressing not only expectations but overall outcomes. Complexity is seen as “cognitive overload” and is discouraged.
היא כותבת שכאשר "מתחשבים" בתנאים האלה בבניית קורס מקוון התוצאה היא קורס מאד סטנדרטי, גם אם זאת איננה הכוונה או הרצון של המרצה. היא כותבת:
Although the teams and projects deny that the intention is to standardize online classes, to make them “cookie cutter”, that is the likely result.
ליין מציינת שידוע שההוראה היא מטבעה פעולה מורכבת, ולכן לכאורה מרצים עשויים לבנות קורסים שאינם בנויים לפי שטנץ. אבל היא מוסיפה שלמרבה הצער על פי רוב הם מיישרים קו עם הפשוט. הפשוט, כמובן, איננו פסול. הרי בזכות הפשוט הסטודנט זוכה לקורס מאד ברור. אבל משתי סיבות התוצאה הזאת בעייתית – בקורס עצמו יש תחושה של "למידה ממחשב" ללא יד אנושית מכוונת, ואולי בעייתי יותר, הסטודנט מקבל רושם מוטעה לגבי מהו קורס מקוון:
Many, many students complain that their online classes are impersonal, that they feel like they’re just learning from a computer instead of a person (and in the case of instructors who adopt course cartridges, that is often true). Students come to believe that this is what an online class is – a list of tasks to be completed and graded, rather than a learning experience.
נוצר מעגל קסמים שבו ציפיות הסטודנט מכוונות את המרצה לדפוס מסויים של קורס מקוון. שוב, זה איננו אומר שאין ערך בסדר ובבהירות, אבל אלה היו צריכים להיות נקודות הזינוק לבניית קורס טוב, לא קו הגמר.

בעבודה שלה עם מרצים שנחשפים לתקשוב זה מה שליין מבקשת ללמד. לפעמים היא מצליחה. אבל עם השנים היא מודעת לשינוי שמתרחש בהתייחסות לתקשוב בהוראה. היא כותבת שאם בעבר ראו במרצים שמקדימים לאמץ כלים תקשוביים בחינוך מדריכים ומפלסי דרך, היום רואים בהם חריגים שאין להסיק מהם על כלל המרצים. היא כותבת:
We are being told that the days of “cobbling” our own systems together are over, that we need to join the “community” of large initiatives designed to create more accountable and approvable online classes.
כמו-כן, היא מוסיפה שהמערכת רומזת שכבר אין צורך בחלוצים – אלה שלמדו HTML ובחנו את השימוש בכלים חדשים, וגם היום ממשיכים לבדוק מה אפשר לעשות עם יישומים חדשים. היום, הרי, הכל זמין בתוך ה-LMS. ליין כותבת שהמסר שהמערכת מעבירה לאותם חלוצים הוא:
We must step down from our role as innovators and join the parade, marching together. We must realize that it is time to, in a word, simplify.
היא כותבת שיש כאן הצעה מפתה, אבל היא שואלת מה המערכת מאבדת אם היא מוותרת על המורכבות לשם הפשטות; מה יחסר כאשר הכלים והפלטפורמה שמציעים אינם מעודדים את החקר ואת הגילוי. היא שואלת:
Do we wish to encourage that sort of simplification for our students, when employers have made it clear that what they want is workers who can actually learn? Are such industrial models appropriate in a post-industrial world?
דווקא כאן אני חושש שליין קצת טועה. אמנם פעם אחר פעם מכריזים ששוק העבודה העתידי זקוק לעובדים שיודעים כיצד ללמוד, אבל נדמה לי שרוב המעסיקים עדיין שמחים מאד לקבל עובדים שבסך הכל יודעים למלא הוראות, ולא הרבה מעבר לזה. מהבחינה הזאת, קורס מקוון שמסתפק בהגשת מידע לסטודנט ומנחה אותו בביצוע מטלות יכול להתאים לצרכים של השוק הזה. ובכל זאת ליין בוודאי צודקת בנוגע לכדאיות של קורסים מקוונים שאינם מסתפקים בבהירות ובפשטות. יותר קשה לבנות קורסים שנעזרים בתקשוב כאמצעי מאתגר מאשר כאמצעים לניהול, אבל זה הערך האמיתי שהתקשוב יכול לתרום ללמידה, וחשוב מאד לא לוותר עליו.

תוויות: , ,

יום שני, 11 ביולי 2016 

טוב שהנושא הזה עדיין מעורר התייחסות

לפני כמעט שנה כתבתי כאן על המחקר של פאם מולר ודניאל אופנהיימר שהשווה בין היכולת של סטודנטים לזכור את מה שהם רושמים בעת הרצאה באמצעות ההקלדה למחשב לבין יכולתם לזכור כאשר הם רושמים על גבי נייר. מכותרת המחקר:
ניתן להסיק שהחוקרים הגיעו למסקנה שעל אף הפופולריות של כלים תקשוביים, אם המטרה היא שסטודנטים באמת ילמדו מפעולה של רישום בעת הרצאה, הרישום ביד עדיף. (המחקר המלא נגיש רק בתשלום, אבל יש מספר תקצירים, לדוגמה כאן.) זאת ועוד: החוקרים הדגישו שהעדיפות הזאת איננה נובעת מבעיות של מולטיטסקינג, או מהסחת הדעת, אלא פשוט מפני שההקלדה לתוך המחשב גורמת ל- shallower processing- עיבוד רדוד או שטחי של הנאמר בהרצאה.

המחקר של מולר ואופנהיימר התפרסם באפריל של 2014, ולפי Google Scholar בשנתיים שעברו מאז הוא זכה ל-169 אזכורים אקדמיים, וכמובן למאות התייחסויות בכתבות בעיתונות הפופולרית ובבלוגים. כצפוי, היו אנשי חינוך שצהלו על המסקנה של החוקרים, והיו, כמובן, אחרים שהתווכחו עם המסקנה הזאת וניסו להסביר למה אי אפשר להסיק מסקנה ברורה ממחקר אחד, ובוודאי לא מהמחקר הספציפי הזה. יתכן שמעבר לכל דבר אחר, המחקר הזה, והתגובות שהוא עורר, הראה שכל אחד בוחר את הממצאים שמחזקים את הדעה שלו, ואנחנו משתדלים לתרץ את הממצאים שאינם תומכים בדעה שלנו. אין ספק שבתחום התקשוב החינוכי פעולות כאלה נפוצות מאד (ואינני מתיימר לטעון שאני יוצא דופן בעניין הזה).

אני מניח שההתייחסות הקודמת שלי למחקר הזה היתה די צפויה. הבעתי את דעתי דרך דבריהם של בלוגרים אחרים. בין היתר אלה טענו שכמו שיש ללמד סטודנטים כיצד לרשום על גבי נייר, אי אפשר לצפות שכל אחד שמתקצר ישירות לתוך מחשב יודע לעשות זאת באופן מוצלח. לכן, חשוב להכשיר סטודנטים במלאכת הרישום לתוך מחשב. ספק אם הרבה השתנה מאז. כל מחנה דבק בדעתו, וגם המשיך, כמובן, לגייס סיבות להחזיק בדעה הזאת. ואם כך, למה אני חוזר לנושא הזה עכשיו?

לפני כחודש בבלוג הקבוצתי Learning & the Brain אנדרו ווטסון כתב על המחקר של מולר ואופנהיימר והעלה מספר נקודות שלטעמי, גם אם הן אינם ממש חדשות, מאירות את הנושא באור קצת שונה מאשר הוא הואר עד עכשיו. ווטסון מציין שהוא איננו מכיר מחקר אחר בתחום הפסיכולוגיה שזכה לכל כך הרבה התייחסות, והוא מנסה למצוא סיבה לכך. הסיבה הראשונה שהוא מביא קשורה לרצון של אנשי חינוך להצדיק את הקיים:
Among the article’s many strengths: it confirms what we knew all along. The way we did things back in the day – that way was better.
ווטסון מביא סיבה מעניינת נוספת – סיבה שאולי נראית תחילה כביקורת, אבל נדמה לי שצריכים לראות אותה כמחמאה לחוקרים:
Mueller and Oppenheimer picked a research question with two impressive qualities: teachers agree that it’s a really important inquiry, and it’s relatively easy to investigate.
הוא מדגיש שהחוקרים לא הסתפקו בהשוואה בין הרישום באמצעות המחשב או הרישום על גבי נייר, אלא בדקו עוד שני מרכיבים חשובים – מספר המילים שהסטודנטים כתבו, ומידת הנאמנות של מה שהם רשמו למילים של המרצה. הם מצאו לא רק שהסטודנטים שרשמו בכתב יד זכרו טוב יותר, אלא גם שסטודנטים שכתבו יותר מילים, וגם אלה ש-"תרגמו" את דברי המרצה למילים שלהם, זכרו טוב יותר.

קל להבין שיש כאן בעיה – מצד אחד מי שכותב יותר מילים זוכר טוב יותר, אבל מצד שני מי ש-"מתרגם" למילים שלו זוכר טוב יותר. סטודנטים שרשמו במחשב אמנם כתבו יותר, אבל כנראה האפשרות שהמקלדת העניקה להם לרשום במהירות גם גרמה לכך שהם כתבו את המילים של המרצה, ולכן בסופו של דבר הם זכרו פחות. מפני שהרישום ביד הוא תהליך שבהכרח איטי יותר מההקלדה, אותם סטודנטים שכתבו ביד היו חייבים לתקצר, וזה הביא אותם להשתמש במילים של עצמם. לכן הסטודנטים האלה זכרו טוב יותר. ווטסון מסכם:
Here we arrive at Mueller and Oppenheimer’s key finding: laptop note takers write more words, but they use this excess word capacity to write more VERBATIM words. Because hand-writers simply can’t write down everything the lecturer says, they have to REWORD the ideas in the lecture. This rewording leads to more cognitive effort, and that cognitive effort leads to more learning.
ווטסון מזכיר לנו שהחוקרים ביקשו להתחשב בבעיה הזאת ובניסוי נוסף הם הסבירו לסטודנטים שכאשר מקלידים למחשב נוהגים לרשום באופן מילולי. באופן מפורש הם הנחו את הסטודנטים שהקלידו לתוך מחשבים לא לרשום באופן מילולי. למרבה הצער, הם גילו שעל אף ההנחיה הברורה לא לרשום באופן מילולי, זה בכל זאת מה שהסטודנטים עשו, והתוצאה היתה שהם עדיין זכרו פחות טוב מאשר אלה שכתבו ביד. בסופו של דבר, המסקנה ברורה – הרישום ביד עדיף.

בכל מה שמתואר כאן אין באמת חדש. אלה פחות או יותר אותם הדברים שציינתי לגבי המחקר של מולר ואופנהיימר במאמרון הקודם שלי בנושא. אבל בשלב הזה ווטסון מוסיף התייחסות מעניינת וחשובה. הוא שואל למה החוקרים הסתפקו בהנחיה חד-פעמית לסטודנטים לא לרשום במחשבים את דברי המרצים מילה במילה. האם הם באמת חשבו שהנחיה כזאת מספיקה כדי שהסטודנטים יפנימו את הדרך הנכונה לרשום? האם אין מקום לתרגול שיעזור להם לשנות התנהגות שכבר נעשה להרגל אצלם? הוא תוהה למה אחרי הנחיה חד-פעמית כבר מסיקים את המסקנה שסטודנטים לא ילמדו להקליד אחרת – הרי אנחנו מצפים ממורים לחזור ולתרגל את הסטודנטים שלהם כדי לעזור להם ללמוד נושא או לרכוש מיומנות. לדעתו של ווטסון המסקנה של מולר ואופנהיימר שהכתיבה לתוך המחשב היא בהכרח שטחית איננה מתבקשת מהמחקר שלהם. הוא חושב שאפשר, וגם צריך, להמשיך לעזור לסטודנטים ללמוד איך להקליד לתוך המחשב את המילים שלהם. הוא כותב:
If students succeed in this project, then they will end up with an awesome classroom superpower: the ability to write more words AND reworded words. With this superpower, they should remember even more than the hand-writers, who write fewer words that are reworded words. This likelihood, in fact, flows directly from Mueller and Oppenheimer’s research.
נדמה לי שהמסקנה של ווטסון מאד הגיונית, וטוב יהיה אם לא נתייחס למסקנות של מולר ואופנהיימר כסוף פסוק.

תוויות:

יום שני, 4 ביולי 2016 

סוף סוף שיבוש של ממש!

בכתבה ב-TechCrunch שהתפרסמה לפני כשבוע רייאן קרייג, אחד המנהלים של חברת השקעות בשם University Ventures, מונה כמה מההבטחות שהושמעו בעבר בנוגע לתקשוב בחינוך. מהפתיחה של כתבה אפשר היה לחשוב שמדובר בביקורת שאני כתבתי:
For nearly 30 years, pundits have predicted that education technology would disrupt higher education. Online courses will reduce costs and create unprecedented access to higher education, so the argument goes. Likewise, adaptive learning will improve — or replace — the art of teaching as the right digital content is delivered at the right time to each individual learner.
ללא ספק יש במשפטים הראשונים האלה נימה ביקורתית, אפילו לעג. נוצר הרושם שכותב הכתבה למוד נסיון ויודע שהתקשוב החינוכי שוב ושוב מבטיח יותר מאשר הוא מסוגל לקיים. ובגלל זה איננו צריכים להיות מופתעים שהפיסקה השנייה פותחת עם משפט שמחזיר אותנו למציאות:
It’s looking increasingly like none of these are the game-changers we expected.
קרייג מסביר שעל אף העובדה שהלמידה המקוונת כבר מאד נפוצה, שכר הלימוד עדיין מאד גבוה, לסטודנטים חובות גדולים, סטודנטים רבים אינם מסיימים את לימודיהם, והפער בין כישורי בוגרי ההשכלה הגבוהה לבין הצרכים של המעסיקים ממשיך לגדול.

ובערך בנקודה הדי מוקדמת הזאת בכתבה מתחיל להיות ברור שאיננו רואים עין בעין. על אף העובדה שאני מסכים עם קרייג בכמה מנקודות הביקורת שהוא מעלה, כאשר הוא מגיע להצעות שלו לשימוש הראוי של התקשוב בחינוך דרכינו נפרדות. קרייג מסביר שבעצם עד היום ציפו שהשינוי שהטכנולוגיה תחולל בהשכלה הגבוהה יהיה שינוי בדרכי ההוראה והלמידה. אבל לפי תפיסתו חיפשו את השינוי במקום הלא נכון. הוא טוען שעלינו לחתור לשינוי לא בדרכי ההוראה והלמידה אלא ב:
the advent of a new digital language that connects higher education and the labor market and, in so doing, exerts profound changes on both.
זאת ועוד: הוא מכריז:
The historic disconnect between higher education and the needs of the labor market is a data problem.
יכול להיות שקרייג צודק שאם נדע לגייס את הנתונים בצורה הנכונה נוכל לגשר בין ההשכלה הגבוהה לבין הצרכים של שוק העבודה. אני חייב להודות שאינני בטוח שבאמת קיים "נתק היסטורי" בין השניים. דווקא לאורך חלק ניכר מההיסטוריה המודרנית הקשרים בין שני אלה היו די הדוקים. אבל לפי קרייג אין התאמה מספקת בין מה שסטודנטים לומדים בהשכלה הגבוהה לבין מקומות העבודה שעתידיים לקלוט אותם. ליתר דיוק, הוא טוען שלמעבידים לא מספיק ברור מי מבין בוגרי ההשכלה הגבוהה הם המתאימים ביותר לצרכיהם. לכן, השיבוש שהוא מייחל לו הוא רתימת ההשכלה הגבוהה לצרכים של שוק העבודה בצורה חלקה כך שלא יפלו טעויות והמעבידים העתידיים לא יגלו שהם העסיקו אנשים שאינם מתאימים לצרכים שלהם.

מהתיאור הזה אני מניח שאפשר להסיק שבעיניי הבעיה איננה הניתוק בין ההשכלה לבין שוק העבודה, אלא ההנחה שמטרת ההשכלה הגבוהה היא לספק עובדים לשוק. קרייג מתאר ארבע דרכים שבהן הטכנולוגיה משנה את היחסים בין החינוך לבין שוק העבודה. אלה מתמקדות בשיפור הנתונים שאפשר לקבל אודות הלומד, ובהגדרה ברורה יותר של המאפיינים הדרושים למשרות עבודה שונות. הוא מדגיש גם שכאשר ההשכלה הגבוהה תתמקד יותר בכשירויות (competencies) ספציפיות ופחות בקבלת תואר (מה שהוא מכנה the level of the terminal credential) גם הסטודנט וגם המעביד יידעו מי מתאים לאילו משרות. בסופו של דבר הוא מסביר שההתפתחויות הטכנולוגיות האלו:
will close the gap between higher education and the labor market and usher in a new era in human capital.
קרייג איננו רוצה שנקבל את הרושם שהוא רואה את ההשכלה הגבוהה במונחים של עלות-תועלת בלבד. הוא כותב שעל אף התהליך שהוא מתאר, מדעי הרוח אינם צריכים להעלם. אבל גם כאן ההסבר שלו תועלתני למדי:
It may be that liberal arts courses provide high-value competencies that predict career success across many professions.
לקראת סיום הכתבה שלו קרייג כותב שבעקבות השיבוש שיתרחש בהשכלה הגבוהה בעקבות ההתייחסות לכשירויות שהוא מתאר יהיה עלינו לעמוד על המשמר כדי להגן על התפקיד שההשכלה הגבוהה ממלאת בחברה האזרחית. אני דווקא חושש שאם לא נעמוד על המשמר לפני-כן, לא תהיה לנו חברה אזרחית שעליה נוכל להגן.

תוויות: , ,

מי אני?

  • אני יענקל
  • אני כבר בעסק הזה שנים די רבות. מדי פעם אני אפילו רואה הצלחות. יש כלים שמעוררים תאבון חינוכי, ונוצר רצון עז לבחון אותם. אך לא פעם המציאות היא שצריכים ללמוד כיצד ללמוד לפני שאפשר ליישם את ההבטחה של הכלים האלה.
    ההרהורים האלה הם נסיון לבחון את היישום הזה.

ארכיון




Powered by Blogger
and Blogger Templates