Mi a tanár legfontosabb feladata?
21. századi tanár - 2026. június 19.
Kicsit fellengzős, hogy ennek a cikknek a tudomány címkét adtam, hiszen a szigorú tudományosság mércéjét biztosan nem üti meg az, amiről írni szándékozom, de talán tanulságos. Ha más szempontból nem, hát azért is, hogy mi mindenre lehet jó a mesterséges intelligencia.
Az iskolámban (AKG) az első négy év (7.-10.) a diákok komplex természettudományt tanulnak, epochális rendszerben. Évfolyamommal egy ilyen négy éves szakasz végére értünk és ez jó alkalom volt a reflexióra is. Az utolsó dolgozat mellett megkértem őket arra, hogy reflektáljanak az elmúlt négy évre. Ennek egyik része volt, hogy adják meg, hogyan változott a viszonyuk a tantárgyhoz ez alatt az idő alatt. Ennek elemzésében, értelmezésében a mesterséges intelligencia volt a segítségemre.
Négy dolgot kérdeztem a diákoktól, milyen volt minden évben az érdeklődésük a tárgy iránt, a befektetett energiájuk, az elért sikerességük és végül a frusztráció, amit a tárgy okozott nekik. Az igazán lérdekes nem is az, hogy ezek miként alakultak, mert az nagyon függ az életkori sajátosságoktól vagy éppen attól, hogy éppen milyen tananyagrészeket kell tanulni. Sokkal izgalmasabb, hogy milyen ennek a négy dolognak az összefüggése, korrelációja. Ezért kértem meg az AI-t, hogy az adatokból készítse el a korrelációs mátrixot, mi milyen erősen függ össze egymással. Az eredmény itt látható:
Egyetemi tanulmányimból felmerült, hogy a korreláció túl érdemes azt is megnézni, hogy statisztikailag mennyire szignifikáns az, amit látunk. Ebben is az AI segített és a következőt kaptam:
Amik BIZTOSAN összefüggnek (Szignifikánsak):
Érdeklődés és Siker: (r = 0.56, p < 0.001)
Ez a legerősebb és legbiztosabb kapcsolat az adatokban. Szinte kizárt, hogy véletlen legyen. Aki érdeklődőbb, az sikeresebbnek érzi magát.
Érdeklődés és Befektetett energia: (r = 0.36, p = 0.0087)
Ez is nagyon erős, statisztikailag magasan szignifikáns kapcsolat. Az érdeklődés egyértelműen meghozza a hajlandóságot a munkára.
Energia és Siker: (r = 0.30, p = 0.0283)
Ez is szignifikáns! Tehát bizonyíthatóan igaz erre a mintára, hogy a több befektetett energia magasabb sikerélménnyel párosul.
Érdeklődés és Frusztráció: (r = -0.28, p = 0.0442)
Éppenhogy, de szignifikáns (p < 0.05). Tehát kijelenthetjük, hogy az érdeklődés megléte valóban képes mérsékelni a frusztrációt.
Amikről kiderült, hogy NEM SZIGNIFIKÁNSAK:
Az előző válaszomban kiemeltem a frusztráció és a többi tényező kapcsolatát. A statisztikai próba alapján azonban kiderült, hogy ezek nem tekinthetőek valós, bizonyított összefüggésnek ebben az adathalmazban (túl nagy a véletlen szerepe):
Energia és Frusztráció: (r = 0.20, p = 0.14)
Bár úgy tűnt, hogy a sok munka frusztrációt okozhat, ez statisztikailag nem igazolható. Nincs szignifikáns összefüggés a kettő között.
Siker és Frusztráció: (r = -0.20, p = 0.14)
Bár logikus lenne, hogy aki sikeres, az nem frusztrált, az adatok alapján ez az összefüggés is túl gyenge ahhoz, hogy kijelentsük, valódi kapcsolat van köztük.
Összegzés:
A modell "lelke" egyértelműen az Érdeklődés. Ez az egyetlen tényező, ami minden mással (siker, energia, alacsonyabb frusztráció) bizonyíthatóan, statisztikailag szignifikánsan összefügg! A puszta sikerélmény vagy a nyers energiabefektetés önmagában nem volt elég ahhoz, hogy bizonyíthatóan csökkentse a diákok frusztrációját.
