Augmented Reality: een nieuwe manier van leren?

0

Augmented Reality – verder afgekort tot AR – is geen toekomstmuziek meer. Het krijgt meer en meer een plek in onze maatschappij. Wat is de focus? Het verrijken van fysieke ruimtes met computergegenereerde beelden en het aanbieden van locatiegebaseerde content. AR vormt hiermee een sterk potentieel voor traditionele manieren van leren. Maar wat doet AR met de kennisopname en -verwerking ten opzichte van traditionele manieren van leren? Waar moeten we rekening mee houden willen we het effectief inzetten voor educatieve doeleinden?

Situated Cognition & Learning

Theoretici uit verschillende onderzoeksvelden hebben afgelopen decennia onderzoek gedaan naar leren in de context van de omgeving en het effect van nieuwe media-objecten op onze beleving van de werkelijkheid. Daarnaast is er ook onderzoek gedaan naar de gevolgen van het vergaren van kennis op non-lineaire wijze. Leren we de dingen dan beter of slechter?

Binnen de cognitieve wetenschappen heeft ondermeer James G. Greeno in de jaren ’90 de ‘situativity theory of cognition’ geïntroduceerd (Greeno, 1998). De herkomst van deze theorie vinden we terug in de psychologie. Situated cognition kijkt met name naar de menselijke cognitie en stelt dat de persoon in kwestie actiever kennis opneemt op het moment dat hij of zij een connectie maakt tussen de feiten en de omgeving waarin de feiten zich afspelen (Greeno 1998: p.2).

Wikitude (Foto: Wikitude, Flickr)

Wikitude (Foto: Wikitude, Flickr)

De omgeving speelt dus een belangrijke rol in het actief opnemen van kennis en informatie. Immers: ‘the environment constrains activity, affords particular types of activity or performance, and supports performance’ (Kurt Squire, Eric Klopfer 2007: p.4). Volgens Squire en Klopfer, beiden werkzaam in het onderzoeksveld van de gaming, is het niet genoeg om gebruikers een lijst met droge feiten voor te schotelen. Kennis moeten gekoppeld worden aan zo realistisch mogelijke praktijkvoorbeelden die de zintuigen prikkelen. Je moet het geleerde meteen in de praktijk brengen of voorbeelden uit de praktijk zien. Dit kan bereikt worden door effectief gebruik van AR. Goed voorbeeld is de AR toepassing Wikitude. Informatie van Wikipedia wordt gekoppeld aan de omgeving waarin je je op dat moment bevindt.

Jean Lave (sociaal antropologe) en Ettiene Wegner (educatietheoreticus) introduceren midden jaren ’90 de theorie van de situated learning. Hun theorie vertoont overeenkomsten met de theorie van Greeno, maar Lave en Wegner benadrukken dat we leren door geleerde feiten in de praktijk toe te passen. Het leerproces krijgt vorm op het moment dat het wordt geïmplementeerd in een activiteit. Het begrip van de dingen en activiteiten, taken en functies staat niet los van elkaar, maar zijn binnen het leerproces onlosmakelijk met elkaar verbonden.

Dit vertoont een sterk contrast met de wijze waarop een klas traditioneel functioneert; een instituut zoals wij die vandaag de dag kennen. Kennis die van leraar op leerling wordt overgedragen blijft in eerste instantie vrij abstract. Je concretiseert de stof niet direct waardoor het leerproces kan worden vertraagd. Er vindt tevens weinig interactie plaats, de macht is immers gecentraliseerd; de leraar is de autoriteit en de informatie die wordt verschaft komt van ‘leraarszijde’. Te vergelijken met een one-to-many-communicatiemodel dus.

Non-Lineair leren

Het opnemen van kennis binnen nieuwe media-omgevingen verloopt over het algemeen op non-lineaire wijze. Zo ook in AR systemen. Je volgt een pad niet van A tot Z, maar kiest zelf je eigen pad. Volgens Gordon Calleja, gameonderzoeker aan de IT Universiteit van Kopenhagen, zorgt dit voor een cognitieve switch, een nieuwe manier van kennisopname en -verwerking. We navigeren immers doorgaans kriskras door systemen en bekijken content die vaak andere kenmerken of het soort informatie bezit als content die voorheen is bekeken (Calleja, 2004).

Foto: Ben Belske, Flickr

Foto: Ben Belske, Flickr

In de hersenen is informatie dus steeds aan verandering onderhevig; processen overlappen elkaar. Wat onze hersenen dan doen is orde scheppen in de brei aan informatie. Ze geven ons de illusie dat de informatie die we tot ons nemen enige vorm van lineariteit bevat en maken koppelingen tussen de verschillende informatie die wordt opgeslagen (Calleja, 2004: p.5). Non-lineair leren gebeurt zonder interventie van een gecentraliseerde macht; traditionele machtsverhoudingen, zoals die tussen leraar – leerling zijn opgeheven. Er is geen bron meer die op een one-to-many-wijze informatie afvuurt op haar gebruikers.

Sterk potentieel?

We leren op contextafhankelijke wijze (situated learning)  én door middel van trial and error. Het biedt een veilige omgeving aan: als je faalt heeft dit geen ‘fatale’ gevolgen. Door opgedane abstracte kennis toe te passen binnen complexe AR leeromgevingen zie je direct het effect van gedane handelingen. Dit heeft een positief effect op het leerproces.

Tevens vindt er een sterke mate van interactie plaats met objecten uit de fysieke ruimte. We nemen op het ‘juiste’ moment kennis van objecten waar (situated cognition). De beschikbare informatie over objecten uit de fysieke ruimte moet wel door middel van algoritmes worden gefilterd en op het juiste moment worden aangeboden zodat er geen ophoping van informatie binnen het systeem ontstaat (Simon Julier, Steven Feiner 2003: p. 1). Dit zou anders een nadelig effect kunnen hebben op de efficiëntie van het systeem, en het proces van opname en verwerking van complexe data.

Welke soort informatie?

Het aanbieden van contextuele informatie over objecten uit de fysieke ruimte heeft de voorkeur. AR leent zich in mindere mate voor het overbrengen van abstracte en complexe kennis. AR systemen kunnen alleen efficiënt werken wanneer informatie zo gefaseerd mogelijk wordt aangeboden en een directe link heeft met hetgeen zich in de fysieke ruimte bevindt. Wel kan abstracte informatie op toegepaste wijze worden getoetst binnen AR systemen. Dit kan een positief effect op het begrip en de verwerking van complexe materie hebben.

Al met al biedt AR dus een platform voor een vernieuwde manier van leren: het toepassen van complexe data en het kennis nemen van gedetailleerde informatie over fysieke objecten. Eerder dus een technologie die zich leent voor het toegepaste leren, het in de praktijk brengen van het geleerde in plaats van het verstrekken van uitleg omtrent abstracte thema’s.