FIZIKAS NODAĻAS DOCĒTĀJU
ROKASGRĀMATA
I DAĻA
Lietotie apzīmējumi
ZM - Zinātņu māja
FN - Fizikas nodaļa
1
Kopaina Fizikas nodaļā
Ikdienas darbu Fizikas nodaļā vada Fizikas nodaļas vadītājs. Akadēmiskā darba organizācijai izveidotas piecas katedras. Tās atbalsta kopīgs vispārējais personāls - metodiķe, sekretāre, Fizikas praktikums (mācību laboratorijas un demonstrējumu kabinets), u. c. Kā koleģiāla lēmējinstitūcija darbojas FN valde, kuru ievēl uz trim gadiem. FN valdes sēdes parasti notiek reizi mēnesī, mēneša pēdējā trešdienā pl.16:15. (Ja vēlaties saņemt ziņas par FN valdes sēdēm un to jautājumiem, rakstiet e-pastu FN vadītājam.)
Administratīvais personāls:
Fizikas nodaļa
vadītājs doc. Guntars Kitenbergs (ZM, 513)
Cietvielu un materiālu fizikas katedra
vadītājs asoc.prof. Anatolijs Šarakovskis (ZM, 522, ikdienā LU CFI)
Eksperimentālās fizikas katedra
vadītājs prof. Mārcis Auziņš (ZM, 518)
Elektrodinamikas un nepārtrauktas vides mehānikas katedra
vadītāja doc. Tija Sīle (ZM, 526)
Fizikas izglītības pētniecības katedra
vadītāja doc. Inese Dudareva (ZM, 527)
Teorētiskās fizikas katedra
vadītājs prof. Andrejs Cēbers (ZM, 514)
Fizikas nodaļas stratēģija
(2020 - 2024)
Fizikas nodaļa ir aktīva un ambicioza Latvijas Universitātes Fizikas, matemātikas un optometrijas fakultātes struktūrvienība. Darbinieku ikdiena aizrit, izglītojot studentus un veicot zinātniskus pētījumus gan Fizikas nodaļā, gan virknē ar fiziku saistītajās pētniecības iestādēs Latvijas Universitātē vai ārpus tās. Mēs esam dažādi, tomēr mūs vieno un aizrauj spēja fizikāli skatīties uz pasauli. Latvijas Universitāte mainās. Acīmredzamā izmaiņa ir jaunā studiju un darba vide Torņakalna akadēmiskā centra Zinātņu mājā, kurā no 2019. gada sākuma mīt Fizikas nodaļa. Mainās arī apkārtējie izaicinājumi. Daudzveidīgas prasības pasniedzējiem, nepieciešamās prasmes absolventiem, milzīga konkurence pētniecībā, skolu absolventu sagatavotība, docētāju mijiedarbība ar sabiedrību, personāla attīstība un izaugsme. Lai mēģinātu izaicinājumus pievarēt, 2019. gada nogalē Fizikas nodaļas darbinieki piedalījās regulārās kopīgās diskusijās. To laikā iezīmējām ceļu nākamajiem 5 gadiem (2020.—2024.). Diskutējot spējām vienoties par kopīgo un svarīgo. Formulējām vīziju, kur vēlamies būt pēc pieciem gadiem. Izvirzījām stratēģiskos mērķus un ieskicējām iespējamos to īstenošanas ceļus. Lai arī stratēģijas izstrādē ir ieguldītas daudzas kopīgu domu, sarunu un diskusiju stundas, tā ir tikai dokuments. Vēlu mums visiem kopā šeit plānoto pārvērst patīkamā īstenībā!
Guntars Kitenbergs
Fizikas nodaļas vadītājs
Aktuālā Fizikas nodaļas informācija
LU vispārējā un zinātniskā personāla darba samaksu
regulējošā dokumentācija
Studiju virziena "Fizika, materiālzinātne, matemātika
un statistika" pašnovērtējuma ziņojumi un ar pārskatu
sagatavošanu saistītā dokumentācija
Par jautājumiem saistībā ar studiju kursa saturu un nodarbinātību, nepieciešamajām izmaiņām studiju kursa saturā sazināties ar attiecīgās studiju programmas direktoru.
Studiju programmas
2
FIZIKA Bakalaura studiju programma
Fizikas bakalaura programma nodrošina fizikas nozarei nepieciešamās prasmes atbilstoši Eiropas fizikas biedrības (European Physical Society) specifikācijai. Iegūtās prasmes un fizikas izpratnes līmenis ļauj turpināt studijas Fizikas maģistra un citās radniecīgās maģistra programmās, tai skaitā pasaules labākajās (top 100) augstskolās. Studiju process ir studentcentrēts un izmanto modernās mācību metodes. Pasniedzēji ir starptautiski aktīvi zinātnieki, kas doktora grādus un darba pieredzi ieguvuši labās augstskolās visā pasaulē.
Programmas ietvaros tiek apgūti tādi priekšmeti, kā fizika, modernā fizika, astronomija, nanozinātne, prakse, programmēšanas pamati, datu apstrāde, matemātiskā analīze, analītiskā ģeometrija, lineārā algebra, diferenciālvienādojumi, elektronika, fizikālie mērījumi, eksperimentu vadība, matemātiskās modelēšanās metodes fizikā un inženierijā, ķīmija, bioloģija, un fizikas apakšnozaru izvēles kursu piedāvājums.
Lai iegūtu starptautisku pieredzi, daļu no kursiem ir iespējams apgūt ERASMUS+ programmas ietvaros kādā no 14 Eiropas valstu 30 augstskolām . Īsāku starptautisko pieredzi studējošie var iegūt Merseburgas augstskolā Vācijā “Lāzertehnikas un ultraskaņa” vasaras kursā studentu apmaiņas programmas ietvaros.
Programmas direktors
Ģirts Barinovs
FN vecākā metodiķe
Dārta Antāne
darta.antane@lu.lv
28349226
ZM, 516a
LU mājaslapā pieejamā informācija par programmu:
Galvenā informācija, Studiju plāns (kursi, kursu apraksti),
papildu informācija
Helvetica Light is an easy-to-read font, with tall and narrow letters, that works well on almost every site.
FIZIKA Maģistra studiju programma
Fizikas maģistra studiju programma piedāvā iegūt augstāko akadēmisko maģistra izglītību fizikā kā vienā no fundamentālo dabaszinātņu jomām. Šī studiju programma paredzēta studentiem, kuri nākotnē plāno pievērsties pētniecības darbam (industrijā vai akadēmiskās iestādēs, turpinot studijas doktorantūrā), kā arī tiem studentiem, kuri vēlas iegūt padziļinātu fizikā bāzētu izglītību, kas nodrošinātu viņu daudzpusīgu konkurētspēju darba tirgū, īpaši tajās darba tirgus nišās, kas saistītas ar zinātņietilpīgu tehnoloģiju attīstību.
Fizikas maģistra programma sniedz studentiem zināšanas par fizikas kā nozares saturu, metodoloģiju, attīstības virzieniem un lietošanas iespējām. Izvēles (specializācijas) kursi nodrošina speciālās teorētiskās un empīriskās zināšanas atbilstošajā fizikas apakšnozarē. Fizikas maģistra studiju programmā aplūko gan vispārīgu, gan specializētu modernās fizikas tēmu apguvi, attīstot pētnieciskās, eksperimentālās, modelēšanas un citas vispārīgās iemaņas un prasmes.
Izvēles kursos un maģistra darbā iespējama šaurāka specializēšanas kādā no fizikas apakšnozarēm: cietvielu fizika un materiālzinātne, astronomija un astrofizika, lāzeru fizika, tehnika un spektroskopija, teorētiskā fizika, ķīmiskā fizika, fizikas didaktika, fizikālā okeanogrāfija un piekrastes pētniecība, cieta ķermeņa mehānika, nepārtrauktas vides fizika, biomedicīniskā optika, fizika un tehnoloģijas līdzsvarotai attīstībai.
Pabeidzot studijas, students spēj analizēt fizikas nozarē notiekošos procesus un atbilstoši risināmo teorētisko vai empīrisko problēmu dabai izvēlēties piemērotas pētniecības metodes, nepieciešamības gadījumā veicot adekvātus tuvinājumus.
Programmas pilna apguve dod iespēju turpināt studijas fizikas, astronomijas un mehānikas doktora studiju programmā. Maģistra programmas ietvaros iespējams iegūt fizikas skolotāja kvalifikāciju, ja specializējas fizikas didaktikā un papildus, ārpus maģistra studijām, iziet praksi skolā.
LU mājaslapā pieejamā informācija par programmu:
Galvenā informācija, Studiju plāns (kursi, kursu apraksti),
papildu informācija
3
Studiju process
Visi ar studiju procesa nodrošināšanu saistītie noteikumi, kārtības, rīkojumi u. c. atrodami Latvijas Universitātes normatīvo aktu sistēmā.
Studiju kursa apraksta struktūra
Katram mācību kursam tiek apstiprināts kursa apraksts, kurā ir informācija par kursa nosaukumu, saturu, kredītpunktiem un prasībām to iegūšanai utt.
Studiju kārtība un organizācija
Studiju gada plānojums
Lekcijas tiek organizētas darba dienās no plkst. 8:30 līdz 18:00 pēc konkrētās dienas lekciju grafika;
1 akadēmiskā stunda ir 45 minūtes;
1 lekcija ir 2 akadēmiskās stundas;
Studiju gads Latvijas Universitātē ir sadalīts divos semestros. Katrā semestrī ir 16 studiju nedēļas, kurās studējošie apmeklē lekcijas un praktiskās nodarbības;
Rudens sesija tiek organizēta janvārī, pavasara sesija jūnijā. Sesijas ilgums ir 4 nedēļas, kurā studējošie apmeklē konsultācijas, kārto eksāmenus un ieskaites;
Vienu reizi nedēļā docētājam jāparedz konsultācijas laiks.
Nodarbību plānošana un vadīšana
Fizikas nodaļa vēlas, lai studenti spēj un viņiem ir iespēja apgūt kursus efektīvi, un vienlīdz svarīgi ir apgūt gan zināšanas, gan prasmes, gan gūt izpratni par kursa saturu. Tāpēc docētājs izvēlas katras nodarbības saturam un paveicamajiem uzdevumiem atbilstošu norises formu un metodes. Detalizēti par augstskolas dabaszinātņu kursiem piemērotām metodēm un formām skatīt rokasgrāmatas II daļā.
Nodarbību pārcelšana
Nodarbību pārcelšana tiek organizēta, kad docētājs objektīvu iemeslu (slimība, komandējumi u. c.) dēļ nevar ierasties uz nodarbību sarakstā paredzēto nodarbību.
Ja ir nepieciešams atcelt nodarbību:
1. Docētājs informē metodiķi par nodarbības atcelšanu;
2. Metodiķe informē studentus par atcelto nodarbību;
3. Docents izvērtē un saskaņo ar studentiem datumu un laiku, uz kuru nodarbību var pārcelt;
4. Docētājs informē metodiķi par datumu un laiku, uz kuru lekciju ir nepieciešams pārcelt;
5. Metodiķe saskaņo auditoriju, kurā notiks pārceltā lekcija;
6. Metodiķe veic ierakstu elektroniskajā nodarbību pārcelšanas uzskaites žurnālā par izmaiņām nodarbību sarakstā un veic labojumus lekciju sarakstā;
7. Metodiķe informē pasniedzēju un studentus par pārceltās lekcijas datumu, laiku, auditoriju.
Ja paredzēta docētāja ilglaicīga prombūtne, kas ilgst vairāk par mēnesi, docētājs informē par to programmas direktoru un dekānu.
Sesijas kārtība
Noslēguma darbu izstrādāšana un aizstāvēšana LU
Informācija par prasībām noslēguma darbu (bakalaura, maģistra darbu, diplomdarbu un kvalifikācijas darbu) izstrādāšanai un aizstāvēšanai Latvijas Universitātē, kā arī noteikumi par akadēmisko godīgumu Latvijas Universitātē.
Papildu informācija
4
Nodarbību laiki, auditoriju specifikācija,
tehniskais nodrošinājums
1. lekcija
2. lekcija
3. lekcija
4. lekcija
5. lekcija
6. lekcija
8.30 - 10.00
10.30 - 12.00
12.30 - 14.00
14.30 - 16.00
16.30 - 18.00
18.15 - 19.45
Nodarbību laiki var mainīties saskaņā ar lekciju sarakstu.
Auditoriju specifikācija
Semestra sākumā iespējams pieteikties ekskursijā (pie ZM telpu koordinatores Vinetas Mihaļčukas), lai apskatītu auditorijas un iepazītos ar tehnisko nodrošinājumu.
Marķieri baltajai tāfelei un krīts jāpaņem pie Vinetas, info centrā, 216. telpā vai pie apsardzes pēc plkst. 17:00.
Info centrā arī auditoriju mikrofoni.
IT personāls, kas palīdzēs ar datoru un citu iekārtu tehniku un programmatūru, atrodas 220. telpā.
Kontaktus skatīt 5. sadaļā
Materiālu kopēšana, printēšana, skenēšana kancelejā – 516. telpa. Turpat arī dažādas kancelejas lietas.
4
Nodarbību laiki, auditoriju specifikācija,
tehniskais nodrošinājums
5
Nozīmīgi kontakti
DEKANĀTS
DEKANĀTS
Dekāns pārvalda studiju programmu modernizāciju, licencēšanu un akreditāciju vai jaunu programmu un mācību veidu izstrādi un ieviešanas organizēšanu
Izpilddirektore un izpilddirektores vietniece. Jautājumi par materiālajām vērtībām, darba līgumiem, autorlīgumiem, komandējumiem, darba nespējas lapām, pasniedzēju slodzēm, darba aprīkojumu, pieņemšanas-nodošanas aktiem
Izpilddirektores vietniece
Agnese Ozoliņa
agnese.ozolina@lu.lv
67033827
ZM, 509b
Izpilddirektore
Līga Užule
liga.uzule@lu.lv
67033832
ZM, 509a
Dekāna asistente. FMOF pasākumu organizēšana, saziņa ar masu medijiem, informēšanas kampaņām par fakultātes plāniem, sasniegumiem, iecerēm, informatīvo materiālu sagatavošanu un izdošanu, informācijas ievietošanu mājaslapā un citos sociālajos tīklos
un par atslēgām, iebraukšanas kartēm ZM
Vecākā metodiķe. Atbild par studentu konsultēšanu šādos jautājumos: studiju kārtība, organizācija, LU struktūra, studiju maksa, studiju maksas atvieglojumi, iespējamo eksmatrikulāciju, kredītpunktu kontroli, kursu reģistrāciju, stipendijām, rotāciju, eksāmenu lapām, atzīmju ievadi:
Vecākā metodiķe
Inita Šneidere
inita.sneidere@lu.lv
29620135
ZM, 509
Iepirkumu speciāliste. Pārziņā: dokumentācijas sagatavošana saskaņā ar LU iepirkumu kārtību / preču un pakalpojumu pasūtīšana, pamatojoties uz tehnisko specifikāciju / materiālo vērtību un pakalpojumu saņemšanas dokumentu noformēšana / metodiska palīdzība un konsultācijas fakultātes darbiniekiem par materiālo vērtību un pakalpojumu saņemšanas jautājumiem
Ieprikumu speciāliste
Ieva Reliņa
ieva.relina@lu.lv
26553882
ZM, 516a
FIZIKAS NODAĻA
Fizikas nodaļas (FN) vadītājs Pārziņā: nodaļas darba organizēšana / studiju darba nodrošināšana un kvalitatīva realizēšana / mācību materiālu sagatavošana / docētāju individuālā darba gada atskaites sagatavošana / nodaļas personāla attīstība / studiju programmu satura izstrāde / nozares darba devēju prasības
FN vadītājs
Guntars Kitenbergs
guntars.kitenbergs@lu.lv
26548988
ZM, 514
Studiju programmu direktori
Studiju programmu direktori. Rūpējas par šiem darbiem: studiju programmas struktūras un satura izstrāde / studiju programmas pilnveidošana / mācībspēku mobilitāte, pilnveide, pieredzes apmaiņa
BSP Fizika direktors
Ģirts Barinovs
girts.barinovs@lu.lv
26120244
ZM, 515
Laboratorijas darbi
Laboratorijas vadītāja un laboranti rūpējas par: praktikuma darba organizēšanu / laboratorijas uzturēšanu un sagatavošanu darbam / laboratorijas apratūras un instrumentu sagatavošanu darbam
Metodiķes
Par lekciju sarakstu / konsultāciju grafiju / sesijas grafiku / noslēgumu darbu aizstāvēšanas organizēšanu / hospitācijām / studentu informēšanu / aptauju organizēšanu / studiju procesu / e-studiju un MS Teams lietošanu/ FN pasākumiem rūpejas:
Par fizikas nodaļas sēžu protokoliem, organizēšanu, izskatāmajiem jautājumiem / FN un katedru lietvedību / FAM doktorantūras un Fiz&Astr. promocijas padomi atbild:
Fizikas 1. kursa studentu kuratore
Pētniece
Olga Bulderberga
ZINĀTŅU MĀJA
Telpas
Zinātņu mājas telpu koordinācija / info par telpu tehnisko nodrošinājumu / eksursijas pa zinātņu māju / telpu īre ir - šie jautājumi jāvaicā ZM telpu koordinatorei:
Informāciju tehnoloģijas
IT jautājumi, atbalsts telpu tehniskā nodrošinājuma darbībā.
E-studijas
Jautājumi par E-studijām.
LU ZM Bibliotēka
Grāmatu izsniegšana / konsultācijas par datubāžu izmantošanu / datoru sienas izmantojums.
6
Digitālie resursi
Latvijas Universitātes tīmekļa vietne
www.lu.lv
Latvijas Universitātes informācijas sistēma
www.luis.lu.lv
E-studijas
www.estudijas.lu.lv
Microsoft Teams aplikācija
FMOF tīmekļa vietnes
www.fmof.lu.lv
E-mācību vide, kurā docētājs publicē aktuālo informāciju, kursa aprakstus, mācību materiālus un organizē pārbaudījumus.
II DAĻA
7
II daļas ievads
Studenta mācīšanos nosaka daudz dažādu faktoru, no kuriem liela daļa apzināta izglītības un psiholoģijas zinātnēs, taču daļa nav pietiekoši izpētīta. No tās daļas, kas pētīta kognitīvā un izglītības psiholoģijā , izriet, ka mācīšanās un mācīšana nav viens un tas pats (Eggen & Kauchak, 2016). Lai arī tie ir saistīti procesi, tomēr visai atšķirīgi nosaka, ko un kā iemācīsies students.
Izglītībā pastāv daudz maldīgu uzskatu un mītu, piemēram, par to, ka students labi iemācās, ja pasniedzējs visu kārtīgi izskaidro (Andrew, 2007), vai pastāv noteikti mācīšanās stili (piemēram, "audiālais", "vizuālais"), kas vieniem piemīt un citiem nē (Brophy, 2010; Clark et al., 2006), vai labā galvas smadzeņu puslode atbild par radošo domāšanu, bet kreisā par loģisko (Dietrich & Kanso, 2010; Jarrett, 2014), vai studenti caurmērā izmanto tikai 10% sava prāta spēju (Hughes et al., 2013).
Šie un citi mīti, kas balstīti novecojušos, sliktas kvalitātes pētījumos vai gluži vienkārši kļūdainos pieņēmumos, var kavēt labus, rezultatīvus mācīšanās un mācīšanas procesus (Christodoulou, 2014), jo gluži vienkārši traucē izmantot zinātnē un pierādījumos balstītas metodes. Turpmākajā daļā aplūkoti daži principi, kas apraksta efektīvas mācīšanās un mācīšanas metodes.
8
Zināšanu konstruēšana
Pēdējās desmitgadēs pieaugusi interese par iemācīšanās procesiem un metodēm, kas nodrošinātu labāku zināšanu, prasmju apguvi. Tradicionālās izglītības pieeja vērsta uz zināšanu un procedūru nodošanu nākamajām paaudzēm un pieņēmumu, ka students ir zināšanu pārņēmējs, bet skolotājs ir instruktors, zināšanu glabātājs (Bereiter, 2002). Pētījumu dati liek secināt, ka ir strauji izmainījusies ne tikai piekļūšana informācijai, bet arī veidi, kā tiek gūtas un izmantotas zināšanas. Studenti zināšanas apgūst intensīvas socializēšanās digitālās vidēs, kas ietver daudzpusīgu eksperimentēšanu un mēģināšanu un kas iedrošina zināšanu radīšanu un dalīšanos ar tām; digitālie mediji veicina un atvieglina mācīšanos, kas vairāk iesaista un mudina mijiedarboties, salīdzinot ar pasīvu zināšanu izmantošanu skolā (Ananiadou, 2009).
Jaunu zināšanu struktūras un prasmes, tās pielietot daudzveidīgās, arī mācībās neapgūtās situācijās, apgūst tikai students. Pasniedzējs nevar nodrošināt šo zināšanu, prasmju "iekļūšanu" studenta prātā. Tāpēc pasniedzējam jābūt ne tikai labām pedagoģiskām zināšanām par mācīšanas metodēm savā priekšmetā un dziļām satura zināšanām, bet arī izpratnei par to, kā studenti konstruē zināšanas noteiktā jomā (Clark et al., 2006).
Galvenie fizikas izglītības pētījumi un atradumi saka:
Studenti ierodas mūsu auditorijās ne kā baltas lapas jeb tabula rasa, bet jau “piepildīti” ar daudziem, iepriekš uzkrātiem konceptiem. Daudzi no tiem ir juceklīgi, tajos ir nekonsekvences, pēc fizikas standartiem šie jēdzieni lielākoties ir nepareizi. Tāpēc tos arī mēdz dēvēt par greizajiem, maldīgajiem vai alternatīvajiem priekšstatiem. Tomēr tās ir koncepcijas, pēc kurām studenti vadās, risinot problēmsituācijas un skaidrojot fizikālos procesus.
Studentu iepriekš uzkrātie jēdzieni ir ārkārtīgi izturīgi jeb rezistenti pret pārmaiņām. Tradicionālās metodes – lekciju nodarbības, kvantitatīvi mājasdarbi un eksāmeni – gandrīz nemaina šo studentu konceptuālo pārliecību.
Studentu zināšanas nav sakārtotas saskaņotā sistēmā. Fizikas kursa beigās viņu zināšanas par fiziku sastāv no daudziem diskrētiem faktiem un formulām. Pieredzējuša fiziķa zināšanas gluži pretēji ir saistītas noteiktos fizikas principos un likumsakarībās. Piemēram, kur pieredzējis fiziķis redz "Ņūtona otrā likuma situāciju", lielākā daļa studentu redz "krītoša ķermeņa uzdevumu" vai "slīpa plaknes uzdevumu" vai "trīša uzdevumu", redzot starp tiem maz vai vispār nemaz saistības. Studentu zināšanu organizācija (vai to trūkums) lielā mērā nosaka viņu problēmu risināšanas stratēģiju, un lektoru ierastais teikums, ka "Ņūtona likumi ir viss, kas jums jāatceras", ir bezjēdzīgs studentiem, kuriem trūkst mūsu zināšanu organizācijas. (Knight, 2003)
Lai šo ilustrētu, izmantosim vienkāršotu piemēru par to, kā students savieno dažādas zināšanas, tostarp arī maldīgus pieņēmumus. Ja, piemēram, skolēns ir uzzinājis, ka zemeslode ir sfēra, taču nesaprot, kā tas saistīts ar iepriekšējām zināšanām, tas viņš var vienkārši pieņemt, ka eksistē divas zemeslodes – viena ir plakana, uz kuras viņš stāv, bet otra ir sfēra, kas lido kaut kur debesīs virs viņa (Vosniadou & Brewer, 1992). Šis fenomens ar maldīgiem priekštatiem, par kuriem pats students, skolēns, jebkurš cilvēks ir pārliecināts, ir novērojams visās vecuma grupās un visās jomās.
Fakts, ka studentu zināšanas veido visdažādākie informācijas avoti un konteksti, rada nopietnu izaicinājumu: mācāmie bieži neredz abstraktas saistības, sakarības starp zināšanām, kas iegūtas virspusēji atšķirīgās situācijās (diSessa, 1988). Piemēram ja ir nepareiza izpratne kādā jomā un pareizā tiek izstāstīta bez sasaistes ar iepriekšējām zināšanām, students var uzturēt vienlaikus abas pat bez apjausmas, ka tās ir pretrunīgas. Students var aktivizēt vienu vai otru izpratni atkarībā no situācijas (piemēram, sarunās ar draugiem ikdienas dzīvē vai pārbaudes darbā skolā (Taber, 2001). Pasniedzējiem jāatceras, ka vienas jomas saturs var izskatīties cieši saistīts un labi organizēts no viņu skatu punkta, taču fragmentārs un haotisks no studentu redzes skata. Viens no galvenajiem mācīšanas mērķiem ir palīdzēt studentiem pakāpeniski pārņemt ekspertu perspektīvu, veiksmīgi savienojot aizvien vairāk zināšanu.
9
Pieredzes nozīme
Apgūstot jaunu informāciju, cilvēki cenšas saprast tās nozīmi, saistot ar iepriekš zināmo. Tāpēc tas, kas iepriekš bijis zināms, nozīmīgi ietekmē tālākos mācīšanās procesus. Jaunas informācijas interpretēšana iepriekšējo zināšanu gaismā ir fundamentāla cilvēka domāšanas pazīme. Iepriekšējās zināšanas jomā ir labāks nākotnes kompetences prognozētājs nekā intelekta rādītājs (Stern et al., 2003). Studenta iepriekšējās zināšanas veido dažādi formālās un neformālās izglītības konteksti, tostarp ikdienas novērojumi, vaļasprieki, mediju akcentētais, draugu, vecāku un tikai tad augstskolā uzzinātais. Tādējādi studenti pat vienā kursā var izrādīt plašu zināšanu variāciju. Pasniedzējam jāapsver, kā viņš varētu pielāgot mācību saturu ne tikai atbilstoši studentu kompetencei, bet arī atbilstoši studentu iepriekšējām zināšanām. Piemēram, ja docētājs pasniedz mehāniku bioloģijas studentiem, tad viņš var apsvērt, kā kustību likumi noderēs cilvēka skeleta mehānikas izpratnē, savukārt, farmaceitu auditorijā vispārīgās fizikas kursā būs noderīgi, piemēram, termodinamikas likumi zāļu sintēzes procesu izpratnei. Tas prasa no docētāja iepriekšēju nozares vajadzību izzināšanu pirms jauno zināšanu mācīšanas (Pellegrino et al., 2001).
10
Problēmu risināšana
Tomēr ir nepietiekami zināt tikai konceptus un procedūras. Studentiem nepieciešams redzēt, kā koncepti un procedūras savstarpēji saistīti (Baroody, 2003; Rittle-Johnson & Star, 2007). Piemēram, veidojot kuģa modeli, var uzlabot konceptuālu izpratni par peldspējas likumiem un kā tie ir saistīti ar objekta materiāla īpašībām, jo praktiskas problēmas piedāvā daudzas iespējas pārbaudīt konceptu nozīmi un savieno abstraktas idejas ar konkrētu pieredzi. No otras puses abstraktu jēdzienu apguve palīdz studentiem saprast, kā procedūras darbojas, kādos apstākļos tās darbojas un kā tās varētu pielāgot jauniem problēmu veidiem.
Ja docētājs vēlas, lai students mācētu risināt savas nozares tipiskas un netipiskas problēmas, vēlams aplūkot dažādas problēmas un norādīt uz to saturisko, procedurālo elementu līdzībām vai atšķirībām. Eksperimentālos pētījumos novērots, ka pieaugušie labāk atrisina komplicētu problēmu, ja pirms tam atrisina analoģisku, vieglāku, taču ja tieši un nepārprotami norāda uz šo problēmu analoģiju (piem. Gick & Holyoak, 1980). Piemēram, pieaugušajiem grupā tiek dots uzdevums atrisināt apstarošanas problēmu medicīnā (skat. 1. attēlu). Ja iesākumā tiek iedots atrisināt pārvietošanās problēmu (skat 2. attēlu), tad tikai 20% grupu izdodas atrisināt apstarošanas problēmu. Taču, ja pasniedzējs pēc pārvietošanas uzdevuma izpildīšanas pasaka, ka apstarošanas problēmas risināšanā var izmantot idejas no pārvietošanas uzdevuma, tad pie atrisinājumā nonāk ap 90% grupu.
Tātad docētāja uzdevums ir nevis kopēt grāmatā rakstīto, bet gan parādīt fiziķu domāšanas ceļu pētījumu veikšanā vai problēmjautājumu vai aprēķinu uzdevumu veikšanā.
1. attēls. Kreisajā pusē redzama problēmas vizualizācija. Nepieciešams rast risinājumu, lai spēcīgais rentgena stars, kurš spējīgs iznīcināt kaitīgās audzēja šūnas vēdera dobuma orgānā, pa ceļam neskartu veselās šūnas. Labajā pusē redzams problēmas risinājums – starojums jāsadala vairākos, ar mazāku intensitāti, lai tie neskartu veselās šūnas, taču summējoties fokusa punktā, sasniegtu nepieciešamo jaudu, lai iedarbotos uz audzēja šūnām.
2. attēls. Viena no klasiskām pārvietošanas problēmām, kurā no vienas upes krasta jāpārvieto misionāri un cilvēkēdāji ar plostu, uz kura var būt ne vairāk par noteiktu skaitu personu, turklāt ar nosacījumu, ka cilvēkēdāju pārsvars uz plosta nav pieļaujams.
Iepriekš lietotas pieredzes izmantošana līdzīgas, jaunas problēmas risināšanā tiek saukta par analoģisku pārnesi. Taču jāņem vērā, ka ne vienmēr iespējama analoģiska pārnese, jo problēmas var būt ļoti līdzīgas virspusēji, taču strukturāli būt atšķirīgas (skat. 3. attēlu). Tādējādi docētājam būtu jāapsver, kādas problēmas viņš piedāvā studentiem risināt un kā norādīt uz šo problēmu līdzībām vai atšķirībām, attiecīgi uz to līdzīgiem vai atšķirīgiem risinājumiem. Jo problēmas pēc sava satura jeb struktūras ir atšķirīgākas, taču piemēram, ārēji/virspusēji līdzīgas (kuģa modelis un lidmašīnas modelis, kuru uzdevums ir pārvietoties), jo grūtāka ir risinājuma pārnese no vienas problēmas risinājuma uz otru (kuģa modeļa risinājums maz noderēs lidmašīnas modeļa izveidē). Docētāja uzdevums ir iemācīt studentiem saprast problēmu struktūru un nākotnē pašiem patstāvīgi saprast un atrast, kāds būtu piemērotākais risinājums konkrētajam uzdevumam.
3. attēls. Dažādu problēmu telpu var raksturot ar vismaz trīs dimensijām, kas atšķir problēmas.
Tās var būt pēc 1) struktūras vairāk vai mazāk līdzīgas; 2) izmantojamo risināšanas procedūru ziņā vairāk vai mazāk līdzīgas, kā arī 3) ārēji jeb virspusēji vairāk vai mazāk līdzīgas. Jo tuvāki ir šo dimensiju rādītāji, jo problēmas ir identiskākas, jo tālāki – jo tās ir atšķirīgākas.(Adaptēts no Sternberg & Sternberg, 2011)
Vietā minēt, ka cilvēki reti (vai drīzāk nekad) pārnes izolētas zināšanas uz citiem kontekstiem. Drīzāk tiek pārnestas bieži un labi integrētas zināšanu struktūras (Wagner, 2006). Jo vairāk savienojumus mācāmais saredzēt starp mācību saturu un reālo pasauli, jo vieglāka pārnese var notikt. Pasniedzējiem jācenšas modelēt nozīmīgas un jēgpilnas reālās dzīves problēmas, kad vien tas ir iespējams (Roth et al., 2019). Vecāki, bibliotēkas, mediji, datorprogrammas u. c. var bagātināt zināšanu pārnesi, ilustrējot studentiem zinātnisko konceptu un procedūru saistību ar ikdienas dzīves kontekstu (Barnett & Ceci, 2002; Darling-Hammond et al., 2008).
11
Metakognīcija
Konceptu un procedūru mijsakarības var stiprināt, palīdzot studentiem reflektēt par viņu zināšanu apguves procesu. To parasti sauc par metakognīciju jeb domāšanu par domāšanu (Hartman, 2001) un pēdējās desmitgadēs šīs prasmes ietver tāds koncepts kā pašvadīta mācīšanās. Metakognīcija un pašvadīta mācīšanās palīdz studentam aktīvi uzraudzīt, novērtēt un optimizēt zināšanu apguvi un izmantošanu. Bez metakognīcijas studenti nepamana nesakritības savās zināšanās un nespēj daudzveidīgi pielietot dažādus domāšanas veidus (skat. 4. attēlu). Metakognīcija nav pašmērķis, bet kalpo kā līdzeklis zināšanu apgūšanai. Tādējādi metakognīcija un zināšanu apgūšana konkrētā jomā ir nedalāmi savstarpēji saistītas un tās nevar gluži mācīt vai apgūt neatkarīgi vienu no otras.
4. attēls. Kreisajā attēlā var redzēt, kā domā profesionālis (matemātiķis), risinot netipisku problēmu. Redzams, ka 20 minūšu laikā profesionālis iepazīstas ar uzdevuma nosacījumiem, analizē tos, izveido sākotnējo risinājuma plānu un pārbauda, vai tā nonāks līdz risinājumam. Tad vēlreiz atgriežas pie sākotnējiem nosacījumiem un izveido jaunu, labāku risinājuma plānu, kuru īsteno. Labajā pusē attēlā redzams, ka students netiek galā ar netipisku uzdevumu, jo nespēj reflektēt (pielietot metakognīciju) un cenšas īstenot tikai vienu, iepriekš mēģinātu risinājuma veidu. (adaptēts no (Schoenfeld, 1992))
12
Pasniedzēja valoda
Valoda ir viens no spēcīgākajiem instrumentiem, lai nodrošinātu mācību vides struktūru. Gramatiskās struktūras var paniedzējam palīdzēt izcelt saistības starp konceptiem un procedūrām (Gentner et al., 2003; Loewenstein & Gentner, 2005). Rūpīgi izvēloties vārdus, pasniedzēji var izcelt divu zināšanu atšķirības ("turpretīm"), var norādīt, kā viena ideja izskaidro vai pamato otru ideju ("tādējādi"), vai var norādīt, kā divi mainīgie veido proporciju ("uz") utt. Lietojot objektu grupu virskategorijas, var izcelt līdzības un pasvītrot citu atšķirības (Lupyan et al., 2007). Piemēram, ikdienā cilvēki sarunvalodā lieto "saule" un "zvaigznes debesīs", kas mācāmajiem var likt domāt, ka saule ir atšķirīga no zvaigznēm. Apzīmējot sauli kā zvaigzni, pasniedzēji var palīdzēt integrēt zināšanas par zvaigznēm. ]
Regulāri uzdodot labus jautājumus, pretnostatot, pārfrāzējot un apkopojot studentu idejas, apgalvojumus, pasniedzējs var strukturēt vērtīgas diskusijas. Tās ļauj studentiem ieraudzīt, ka viņu šaubas, jautājumi, idejas un apgalvojumi nav bezjēdzīgu izteikumu kolekcija, bet gan mērķtiecīgi virzītas konstrukcijas uz jaunām atklāsmēm (Hardy et al., 2006),
13
Mācīšanās ierobežojumi
Visbeidzot svarīgi apzināties, ka ikvienu mācīšanos ierobežo cilvēka informācijas apstrādes arhitektūras limiti jeb kognitīvo procesu limiti. Cilvēka kognīcijas arhitektūrai ir dažas pamata īpašības, kas ir būtiskas, lai optimāli strukturētu iemācāmo materiālu (Sweller et al., 1998)(skat. 5. attēlu). Piemēram, viena no svarīgākajām kognitīvajām funkcijām ir darba atmiņa jeb operatīvā atmiņa. Tā ir atmiņas sistēma, kurā informācija tiek aktīvi apstrādāta aktuālajā laika vienībā, kas var būt tikai dažas sekundes. Docētājam nākas savā ziņā "cīnīties" par studenta nedalītu uzmanību, jo cilvēka prāts vienlaikus, īsā laika vienībā apstrādā informāciju, kas svarīga ne tikai lekcijas kontekstā, bet arī citu iekšēju (piemēram, izsalkums, ķermeņa pozas sajūtas), ārēju (piemēram, domas par personīgo dzīvi, notikušo) notikumu, procesu fonā. Turklāt darba atmiņas procesi nesaraujami saistāmi ar ilgtermiņa atmiņu, no kuras cilvēks informāciju izgūst pēc laika (Sternberg, 2018).
5. attēls. Attēlā kā mehānisma metafora parādīta cilvēka prāta darbību. Cilvēka kognīcijas arhitektūru nosacīti raksturo dažādi kognitīvie procesi, kas mijiedarbojas vienlaikus un ir ar ierobežotu kapacitāti. Piemēram, vienlaikus studentam jāspēj klausīties docētāja stāstītajā, taču tai pat laikā tā uzmanība var tikt vērsta, piemēram, uz citām domām, ķermeņa sajūtām vai tuvākas nākotnes plāniem ("ko ēdīšu pusdienās?"). Vienā laika vienībā cilvēka prāts apstrādā dažādu informāciju (docētāja stāstīto, paša pieredzēto, tā brīža sajūtas, skaņas, telpas temperatūru utt.).
Darba atmiņai ir ierobežota kapacitāte un tajā glabātā informācija zūd ātri, turpretim ilgtermiņa atmiņā informācija var glabāties vairākas dienas vai pat gadus (Baddeley, 2003). Darba atmiņas funkcija ir apstrādāt aktuālo, īsas laika vienības ietvaros gūto informāciju (gan no ilgtermiņa atmiņas jeb pieredzes, gan no sensorās informācijas – piemēram, pasniedzēja demonstrētajiem slaidiem). Taču te svarīgi ņemt vērā, ka darba atmiņas kapacitāte ir ierobežota), kas nozīmē, ka pie intensīvas aktuālās vienlaicīgas informācijas plūsmas (piemēra, sarežģīti veidoti slaidi, ātra docētāja runa, troksnis auditorijā, gaisa trūkums, izsalkums u. c.), pastāv risks daļu informācijas nepārvietot uz ilgtermiņa atmiņu vai pienācīgi neapstrādāt.
6. attēls. Pētījumu dati liek domāt, ka cilvēku darba jeb operatīvās atmiņas kapacitāte ir ierobežota un tās optimālākais sniegums ir aptuveni no 20 līdz 50 gadu vecumam.
(Adaptēts no Holmes, 2012).
Tādējādi, ne visa informācija no darba atmiņas nonāk ilgtermiņa atmiņā. Te arī svarīgi ņemt vērā, ka informācijas iekodēšanai ilgtermiņa atmiņā ir lielas izmaksas no organisma enerģijas viedokļa puses. Mācīšanās ir viens no visdārgākajiem metaboliskajiem procesiem organismā (Barrett, 2020). No organisma metabolisma skatu punkta raugoties, studenta "slinkums" ir neatbilstošs enerģijas budžets. Indivīds tiecas samazināt izmaksas un neatvēl pietiekošus resursus jaunas informācijas iekodēšanai, kas ārēji var radīt iespaidu par nevēlēšanos mācīties (protams, slinkumam ir arī citi cēloņi).
Jo vairāk saturs ir indivīdam nozīmīgs, svarīgs un biežāk atkārtots, jo lielāka iespējamība, ka tas labi saglabāsies ilgtermiņā. Kā zināms no agrīniem kognitīvās un eksperimentālās psiholoģijas pētījumiem, cilvēki ir tendēti aizmirst nesvarīgu informāciju, notiek dabiska informācijas aizmiršana un ilgtermiņa atmiņā paliek tikai neliels informācijas daudzums (skat 7. attēlu) (Ebbinghaus, 1913).
7. attēls. Aizmiršanas līkne nav absolūta un universāla, tā raksturo dabisku tendenci aizmirst vienu reizi uztvertu informāciju. Nenozīmīgu informāciju (indivīdaprāt) cilvēki tiecas aizmirst ātri un jau salīdzinoši īsā laika periodā vienu reizi dzirdēta vai redzēta informācija var pazust no atmiņas.
Pasniedzēji var informāciju padarīt studentiem nozīmīgu un svarīgu, to saistot ar iepriekš zināmo un lietojot pievilcīgus piemērus, kas demonstrē zināšanu derīgumu, risinot reālās dzīves problēmas. Pasniedzēji var palīdzēt šim procesam, samazinot nevajadzīgu darba atmiņas slodzi (Mayer & Moreno, 2003), strukturējot hierarhiski informāciju ar dažādiem iegaumēšanas paņēmieniem (piemēram, mnemonikas, satura rādītājs utt.). Nevajadzīgu darba atmiņas slodzi var samazināt, ja zināšanas, kas var tikt saprastas kopskatā, tiek pasniegtas vienlaikus vai ar nelielu laika atstarpi, turklāt norādot, kādas saistības pastāv starp šīm informācijas vienībām.
Liela nozīme ir informācijas atkārtošanā, kas nodrošina to, ka redzētais, dzirdētais vai darītais labāk iegulstas ilgtermiņa atmiņā un pieejams arī pēc ilgāka laika perioda (skat. 8. attēlu).
8. attēls. Informācijas atkārtošanas reizes var būtiski palielināt iespēju, ka students informāciju atcerēties pēc ilgāka laika. Sarkanā raustītā līnija rāda iespējamo pieaugumu ar katru atkārtošanas reizi. Savukārt, raustītās pelēkās līnijas rāda, ka pēc katras atkārtošanas reizes notiek dabiska aizmiršana, tomēr aizvien vairāk paliekot atmiņā kādai daļai informācijas (Adaptēts no Linton, 1975).
ATSAUCES
Materiālu apkopoja Edmunds Vanags un Ilva Cinīte.
Izmantotie materiāli:
Ananiadou, C. (2009). 21st Century Skills and Competences for New Millennium Learners in OECD Countries (OECD Education Working Papers No. 41; OECD Education Working Papers, Vol. 41). https://doi.org/10.1787/218525261154
Andrew, L. (2007). Comparison of teacher educators’ instructional methods with the constructivist ideal. The Teacher Educator, 42(3), 157–184. https://doi.org/10.1080/08878730709555401
Baddeley, A. (2003). Working memory: Looking back and looking forward. Nature Reviews Neuroscience, 4(10), 829–839. https://doi.org/10.1038/nrn1201
Barnett, S. M., & Ceci, S. J. (2002). When and where do we apply what we learn?: A taxonomy for far transfer. Psychological Bulletin, 128(4), 612–637. https://doi.org/10.1037/0033-2909.128.4.612
Baroody, A. (2003). The development of adaptive expertise and flexibility: The integration of conceptual and p rocedural knowledge (pp. 1–33).
Barrett, L. F. (2020). Seven and a Half Lessons About the Brain. Mariner Books.
Bereiter, C. (2002). Education and mind in the knowledge age. L. Erlbaum Associates.
Brophy, J. E. (2010). Motivating students to learn (3rd ed). Routledge.
Christodoulou, D. (2014). Seven Myths About Education (0 ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315797397
Clark, R. C., Nguyen, F., & Sweller, J. (2006). Efficiency in learning: Evidence-based guidelines to manage cognitive load. Jossey-Bass.
Darling-Hammond, L., Barron, B., Pearson, P. D., Schoenfeld, A. H., Stage, E. K.,
Zimmerman, T. D., Cervetti, G. N., & Tilson, J. L. (2008). Powerful learning: What we know about teaching for understanding (pp. xi, 274). Jossey-Bass.
Dietrich, A., & Kanso, R. (2010). A review of EEG, ERP, and neuroimaging studies of creativity and insight. Psychological Bulletin, 136(5), 822–848. https://doi.org/10.1037/a0019749
diSessa, A. A. (1988). Knowledge in pieces. In Constructivism in the computer age (pp. 49–70). Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
Ebbinghaus, H. (1913). Our knowledge concerning memory. In H. A. Ruger, C. E.
Bussenius, H. A. Ruger, & C. E. Bussenius (Trans.), Memory: A contribution to experimental psychology. (pp. 1–6). Teachers College Press. https://doi.org/10.1037/10011-001
Eggen, P. D., & Kauchak, D. P. (2016). Educational psychology: Windows on classrooms (Tenth edition). Pearson.
Gentner, D., Loewenstein, J., & Thompson, L. (2003). Learning and transfer: A general role for analogical encoding. Journal of Educational Psychology, 95(2), 393–408. https://doi.org/10.1037/0022-0663.95.2.393
Gick, M. L., & Holyoak, K. J. (1980). Analogical problem solving. Cognitive Psychology, 12(3), 306–355. https://doi.org/10.1016/0010-0285(80)90013-4
Hardy, I., Jonen, A., Möller, K., & Stern, E. (2006). Effects of instructional support within constructivist learning environments for elementary school students’ understanding of “floating and sinking.” Journal of Educational Psychology, 98(2), 307–326. https://doi.org/10.1037/0022-0663.98.2.307
Holmes, J. (2012). Working memory and learning difficulties. Dyslexia Action Summer Conference. https://www.slideshare.net/Dyslexia_Action/keynote1-joni-holmes-2012-13912742
Hughes, S., Lyddy, F., & Lambe, S. (2013). Misconceptions about Psychological Science: A Review. Psychology Learning & Teaching, 12(1), 20–31. https://doi.org/10.2304/plat.2013.12.1.20
Jarrett, C. (2014). Great Myths of the Brain. Wiley-Blackwell.
Linton, M. (1975). Memory for real-world events. In D. A. Norman & D. E. Rumelhart (Eds.), Explorations in cognition (chap. 14). San Francisco: Freeman.
Loewenstein, J., & Gentner, D. (2005). Relational language and the development of relational mapping. Cognitive Psychology, 50(4), 315–353. https://doi.org/10.1016/j.cogpsych.2004.09.004
Knight, R. D. (2003). Five Easy Lessons: Strategies for Successful Physics Teaching, Pearson, (p. 25).
Lupyan, G., Rakison, D. H., & McClelland, J. L. (2007). Language Is Not Just for Talking: Redundant Labels Facilitate Learning of Novel Categories. Psychological Science, 18(12), 1077–1083.
Mayer, R. E., & Moreno, R. (2003). Nine Ways to Reduce Cognitive Load in Multimedia Learning. Educational Psychologist, 38(1), 43–52. https://doi.org/10.1207/S15326985EP3801_6
Pellegrino, J. P., Chudowsky, N., & Glaser, R. (2001). Knowing What Students Know: The Science and Design of Educational Assessment (p. 10019). National Academies Press. https://doi.org/10.17226/10019
Rittle-Johnson, B., & Star, J. R. (2007). Does comparing solution methods facilitate conceptual and procedural knowledge? An experimental study on learning to solve equations. Journal of Educational Psychology, 99(3), 561–574. https://doi.org/10.1037/0022-0663.99.3.561
Roth, W.-M., Eijck, M. van, Reis, G., & Hsu, P.-L. (2019). Authentic Science Revisited: In Praise of Diversity, Heterogeneity, Hybridity. In Authentic Science Revisited. Brill. https://brill.com/view/title/36667
