教育技術部門は急速に拡大し、神経多様な学習者のためのツールを作成することに焦点を当てています。それでも、無菌なエンジニアリング環境で開発された製品とクラス内の学生のダイナミックで複雑なニーズとの間には根本的な切断が存在します。 データサイエンティストとソフトウェアエンジニアであるShafaq Bajwaは、インタラクティブな教育プラットフォームであるTechno-Starsを設立した後、このギャップを初めて経験し、現在はロンドンのMoorcroft Schoolで学習サポートアシスタントとして最前線で働いています。 ドバイ・イスラム銀行のソフトウェア開発からデータサイエンスの修士号を取得する背景から、Bajwaの技術の構築から特別なニーズの教室で実装するまでの旅は、重要な視点を提供します。彼女の経験は、テクノロジー業界のコア価値、スケーラビリティ、効率性、データ駆動の独立性が、忍耐力、協力、そして人間の文脈の深い理解を必要とする包括的な教育の原則と衝突する方法を明らかにします。 独立の神話 テクノロジーデザインの中心的な目標は、ユーザーの自律性を促進することであるが、個々の達成に焦点を当てることは、多くの神経多様な学生のための学習のコラボレーションの現実を誤解することができ、そのための進歩はしばしばサポートされた相互作用と信頼に基づいています。 . 神経多様性パラダイム 「テクノロジー業界では、製品はしばしばユーザーを完全に独立させることを目指していますが、これは常に神経多様な学生にとって効果的ではありません。 独立が究極の目標であるという仮定は、接続の力を無視する。 多くの場合、孤立というより構造化された支援を含む複数の関与の道を創造することを強調する。 「Universal Design for Learning(UDL)」 多くの学習者にとって、本当の成長は共有された経験から生まれる。Bajwaは「進歩は、孤立ではなく、共有された経験や関係から生まれる。真の独立性は、接続とサポートを通じて成長するものであり、それを削除することではなく」この洞察は、EdTechが人間の相互作用の代替として機能するべきでなく、それの促進者として機能し、信頼と安全を構築する関係を育むべきであることを示唆しています。 The Tension of Scalability(スケーラビリティ) プラン9インキュベーターでBajwaの独自のスタートアップを推進したベンチャー支援技術の経済モデルは、急速な成長とスケーラビリティを賞賛しています。 速報の圧力は依然として強力な力だ。 715億ドル 「ベンチャー支援のテクノロジーモデルは、急速な成長とスケーラビリティに焦点を当て、大きな市場に迅速に到達し、迅速な収益を示すことを目指しています。しかし、神経多様な学生と働くことは、有意義な影響はしばしば逆のアプローチを必要としていることを示しています:時間、忍耐力、そして深い個性化」Bajwaは述べています。 . フィレンツェの「患者資本」 「これらの学習者のニーズは標準化したり、急ぐこともできないし、進歩は個々のマイルストーンではなく、ユーザーメトリクスで測定される。これは緊張を生み出す:スケーラブルな製品は効率性を優先し、包摂的な教育は共感と適応性を必要とする」とBajwaは結論づける。 財政目標に加えて、包括性を優先する。 障害者投資 データの欠けている文脈 データサイエンスは「何が起きているか」を識別するのに優れていますが、しばしば「なぜ」を説明するのに苦労します。教室の環境では、この制限は、人間の観察によって提供される基本的な文脈なしで学生の行動に関する誤った結論につながる可能性があります。 定量データと質的な洞察を組み合わせる。 「Big-Thick Blending」 Bajwa は、データだけが誤導するシナリオを語ります。 「一つの教室で、学生のデータは頻繁に解散を示し、タスクを不完全にし、目との接触を避けることができ、簡単に焦点や動機の欠如としてログインすることができます。 しかし、個人的には、私は微妙なヒントに気付きました。 それは無関心ではありませんでした。 それは感覚的過負荷でした」彼女は言います。 この経験は、データ解釈における共感の必要性を強調しています。 ユーザーの行動を文脈化する 混合方法 環境を調整することで、関わりは劇的に向上しました。Bajwaは「データだけがその文脈を見逃しただろう;私の存在は、行動の背後にある「理由」が感情的で感覚的でなく、行動的であることを明確にしました。 成功した結果の再定義 ソフトウェア開発は、数週間で測定された「スプリント」で動作し、急速なイテレーションと即時結果を優先する柔軟なフレームワークです。このタイムラインは人間の発展のペースとは明らかに異なり、重要な突破は数ヶ月の静かで一貫した努力を要する可能性があります。 ソフトウェア開発では、成功はしばしば短いスプリントで迅速な配達と目に見える結果によって測定されます」とBajwaは説明します。 彼女の教室での経験は、この認識を完全に再構築しました。彼女は、学生の成長は数ヶ月の静かな努力を要する可能性があります。 長期的な生活の質の向上を評価する。 社会投資収益(SROI) 「この経験は、本当の成功は必ずしも即時または測定できるものではなく、忍耐、一貫性、信頼はスピードと同じくらい貴重であることを教えてくれました」とBajwaは言います。 時間の経過 生産性持続性 目に見えないユーザーエクスペリエンス アプリケーションをコードする開発者は、論理的なユーザーの旅を見ますが、教室では、その旅は、感情、気分、および文脈上の課題の複雑な層を通してフィルタリングされます。 「開発者にとって目に見えない最も重要な部分は、使用の感情的および文脈的層です。あなたがコードするとき、あなたは論理的で一貫したユーザーの旅を想像しますが、実際には、すべての学生は、瞬間ごとに変化することができるユニークな気分、ニーズ、挑戦をもたらします」Bajwaは言います。 , which uses personal narratives to uncover biases in design, and is supported by research into . フェミニストHCI 普遍的に利用可能な教育モデル この実現により、Bajwaのユーザビリティは再定義されました。 「子供の挫折、興奮、または混乱がどのようにしてテクノロジーと相互作用するかを完全に再構成するかを見ました。 それは、ユーザビリティがクリーンなインターフェイスやスムーズなパフォーマンスだけでなく、感情的な安全性、柔軟性、人間の接続に関するものだということを理解させました」と彼女は反省します。 生産的闘争の価値 エンジニアリングでは、「失敗した」プロセスや摩擦のポイントは排除すべきものである。テクノロジー業界のシームレスで摩擦のないユーザーの旅のためのドライブは、この倫理を反映しています。しかし、学習において、闘争の瞬間はしばしば深い理解と抵抗力が作られています。 「テクノロジー業界はしばしばユーザのスムーズで欠陥のない旅を設計し、摩擦を最小限に抑えることで、ユーザは決して閉じこもることはありませんが、学習では、その闘争の瞬間が真の理解が根付く場所です」とBajwaは指摘します。 システムがあまりにも速く介入し、生産的な闘争に巻き込まれるのを防ぐ。 『学んだ無力さ』 教室では、Bajwaは、ガイドされた課題が信頼を構築する方法を見たが、これはしばしばインテリジェントなチュートリアリングシステムがどのように検出するかと間違っている。 「テクノロジーのシームレスな成功への執着は、無意にこれらの成長の機会を消去する可能性があります。真に深い学習をサポートするには、安全な闘い、反省、回復のためのスペースを作るツールが必要です、ただの瞬間的な結果ではない」と彼女は主張します。 「非生産的な戦い」 デジタルセンサーの限界 プログラマーの世界は画面を通じてメディアされますが、特別なニーズの教室は豊富で多感覚的な環境です。最も重要なデータポイントは、しばしば非デジタルのヒント - トーンの変化、筋肉の緊張、呼吸の変化 - 現在のテクノロジーが完全にキャプチャできない。 . Cognitive Load Researchについて 「最も重要な欠けている成分は感覚的および感情的文脈です。Moorcroftでは、センサーやアルゴリズムがまだ完全にキャプチャできないものに頼っています:声のトーン、体の緊張、または学生の呼吸の変化は、彼らが圧倒的または関与しているときに変化します」Bajwaは強調します。 生理学的信号に適応しようとしているが、まだ初期段階にある。 Bayesian Immediate Feedback Learning(BIFL)について この感覚層は、真に適応可能なツールを作成するために不可欠です。「これらのシグナルは、データダッシュボードよりもはるかに多くのことを教えてくれます。それらは、行動の背後にある感情的状態を示しています、行動そのものだけではありません」とBajwaは言います。 エンジニアリング思考の向こう側 エンジニアリングの思考は、システム化、合理化、および効率性のための最適化に訓練されています。多くの文脈で貴重なものの、このアプローチは、人間の学習の混乱、非線形、そして深く個人的な性質と衝突する可能性があります。 Bajwaは、彼女の本能は不要なステップを取り除くことだったというシーケンシングゲームを思い出します。 「私のエンジニアリング本能はインターフェースを簡素化し、プロセスを効率化することでした。しかし、その瞬間、学生は探索し、ミスを犯し、それぞれのステップを自分のペースで処理する時間が必要でした。 「この紛争は、効率性と予測性に関するエンジニアリングの考え方には限界があることを教えてくれました:人間の学習は混乱し、非線形であり、深く個人的なものです」とBajwaは反省します。 テクノロジーの創設者から教室のアシスタントへのBajwaの旅は、EdTech業界にとって重要なメッセージを強調しています。神経多様な学習者のための真に効果的なツールを構築することは、スピードとスケールの指標を超えることを必要とします。

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なぜEdTechは神経多様性の学生に失敗し、Shafaq Bajwaがそれを修正することを目指しているのか

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