THANG BẬC HỌC TẬP QUAN TRỌNG CỦA FINK (FINK'S TAXONOMY OF SIGNIFICANT LEARNING)
Thang bậc nhận thức (Taxonomy) là công cụ mà các học giả đã phát triển nhằm phân loại các cấp độ khác nhau của nhận thức để đánh giá hiệu quả hoạt động học tập.
Nội dung chính của bài viết
Phương pháp Thiết kế Giáo dục Mới: Thang bậc Học tập Quan trọng của Fink
Sáu chiều cạnh của Fink’s Taxonomy
Trong vài thập kỷ trở lại đây, ngành giáo dục đã chứng kiến sự chuyển hướng trọng tâm từ việc tập trung vào "Giảng dạy/Hướng dẫn – Teaching/Instruction" sang hoạt động "Học tập - Learning" của người học.
Sự thay đổi này được thúc đẩy bởi sự phát triển của lĩnh vực khoa học học tập (Science of Learning/SoLs - một ngành liên ngành mới nổi, hội tụ các kiến thức từ khoa học thần kinh nhận thức, tương tác con người-máy tính/công nghệ, ngôn ngữ học và xã hội học.
Trong bối cảnh này, các nhà thiết kế chương trình giáo dục đã tạo ra nhiều mô hình giảng dạy dựa trên nghiên cứu, trong đó có Thiết kế Ngược/Ngược-chiều (Backward Design) và Thiết kế Học tập Phổ quát (Universal Design for Learning).
(Lưu ý: Các mô hình thiết kế giảng dạy/học tập khác như ADDIE, SAM ... cũng sẽ được bàn luận chi tiết trong các bài viết tiếp theo của AIE Creative).
Tham khảo thêm những thông tin mới nhất tại các kênh chính thức của AIE Creative:
Theo dõi Fanpage của AIE Creative
Gia nhập cộng đồng Facebook “AI for Vietnam Education”
Tham gia nhóm zalo "AI For English Teacher"
Tham gia nhóm zalo "AI Trainers-LnD-Edtech"
Đăng ký kênh Youtube của AIE Creative
Phương pháp Thiết kế Giáo dục Mới: Thang bậc Học tập Quan trọng của Fink
Fink's Taxonomy of Significant-Learning" được phát triển bởi L. Dee Fink. Fink's Taxonomy lần đầu tiên được giới thiệu trong cuốn sách: “Creating Significant Learning Experiences: An Integrated Approach to Designing College Courses” năm 2003.
Fink đã xây dựng thang bậc nhận thức này để hỗ trợ và cải thiện việc thiết kế các khóa học học tập, nhằm đáp ứng nhu cầu học tập sâu sắc và có ý nghĩa cho người học.
Thang bậc học tập quan trọng của Fink (Fink's taxonomy of significant learning) không chỉ là một công cụ đánh giá mà còn là một hướng dẫn cho việc thiết kế các khóa học và chương trình giảng dạy một cách có hệ thống.
Không giống như mô hình của Bloom, thang của Fink không tuân theo một cấu trúc phân cấp chặt chẽ, mà thay vào đó, các yếu tố được thiết kế để tương tác và hỗ trợ lẫn nhau, nhằm kích thích nhiều hình thức học tập khác nhau.
Fink's Taxonomy đã đem lại một cái nhìn mới mẻ và bổ sung cho thang bậc nhận thức truyền thống của Bloom, với một cách tiếp cận hơn về sự phát triển tổng thể của học viên.
Ngoài ra, Fink cũng nhấn mạnh đến tầm quan trọng của sự phát triển toàn diện hơn thông qua các yếu tố như "quan tâm - CARING" và "khía cạnh nhân văn/con người - HUMAN DIMENSION," cũng như khía cạnh "học cách học - LEARNING HOW TO LEARN," một yếu tố then chốt trong việc trang bị cho người học kỹ năng tự học và tự phát triển suốt đời.
Adapted from Fink 2013
Sáu chiều cạnh của Fink’s Taxonomy bao gồm:
- Kiến thức Cơ bản (Foundational Knowledge): Hiểu biết sâu sắc các ý tưởng, thông tin, quan điểm và lý thuyết cơ bản, quan trọng.
- Ứng dụng (Application): Áp dụng kiến thức đã học để giải quyết các vấn đề thực tế, từ đơn giản đến phức tạp.
- Tích hợp (Integration): Liên kết các ý tưởng, trải nghiệm, qua các lĩnh vực đa dạng và liên ngành để hiểu biết sâu rộng hơn về thế giới.
- Quan tâm (Caring): Cảm thấy hứng thú, tình cảm hoặc giá trị về những gì đã và đang học.
- Góc độ con người (Human Dimension): Phát triển nhận thức về bản thân và vai trò của mình trong cộng đồng học tập và xã hội rộng lớn
- Học Cách Học (Learning How to Learn): Trang bị cho học viên khả năng nhận thức và hiểu biết về quá trình học tập cá nhân, giúp họ phát triển kỹ năng tự học và tự điều chỉnh quá trình học tập của mình.
Sáu chiều cạnh của Fink's Taxonomy
LINK THAM KHẢO:
2.https://intentionalcollegeteaching.org/finks-taxonomy-of-significant-learning/
Các bài viết liên quan:
THANG BẬC HỌC TẬP QUAN TRỌNG CỦA FINK (FINK'S TAXONOMY OF SIGNIFICANT LEARNING)
5 câu hỏi nhà quản lý cần trả lời trước khi ứng dụng Gen AI ?
[Automation với AI] - Hướng dẫn cài đặt Anaconda và Jupyter Notebook