U P O R A B N A I N F O R M A T I K A 1212016 - πtevilka 3 - letnik XXIV ZNANSTVENI PRISPEVKI Andreja Retelj Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta, AπkerËeva 2, 1000 Ljubljana andreja.retelj@ff.uni-lj.si 1 UVOD RaËunalniπko podprti pristop uËenja tujih jezikov (angl. Com­ puter­assisted Language Learning) oziroma pristop CALL si je zaËel utirati pot v πestdesetih letih prejπnjega stoletja. Jarvis in Achilleos (2013) ugotavljata, da je poimenovanje raËunalniπko podprti pristop krovni termin, ki obsega razliËne naËine uËenja s pomoËjo raËunalnika, od naj­ preprostejπih vaj za urjenje do pisanja blogov, spletnih uËnih okolij, komunikacije prek raËunalnika. Po pristopu CALL je raËunalnik z razliËnimi uËnimi programi, aplikacijami, splet­ nimi uËnimi okolji in internetom medij, ki uËencu pomaga pri­ dobivati novo znanje, ga utrjevati, poglabljati in uporabljati (glej npr. Ellis, 1995; Green & Meara, 1995; Groot, 2000; Allum, 2004). Zaradi hitrega razvoja raËunalniπkega podroËja lahko loËimo veË razliËnih naËinov uËenja s pomoËjo raËunalnika. Najbolj poznana je Warschauerjeva (1996) delitev pristopa CALL, ki obsega behaviori­ stiËno oziroma strukturalno raËunalniπko podprto uËenje, komunikativno raËunalniπko podprto uËenje in integrativno raËunalniπko podprto uËenje. Vsako obdobje se sklada s tehnologijo, ki je bila na voljo v tem Ëasu, in s teorijami uËenja, ki so takrat prevla­ dovale. Za behavioristiËno ali strukturalno podprto uËenje tujega jezika so znaËilne preproste dril slov­ niËne vaje in vaje za besediπËe ter vaje iz prevajanja besedil. S pomoËjo raËunalnika tako zagotavljamo ponavljanje, ki je potrebno, da se nauËimo novih in­ Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika IzvleËek Prispevek prikazuje implementacijo raËunalniπko podprtega pristopa ‡ pristopa CALL ‡ v pouk tujih jezikov, s posebnim poudarkom na razvijanju leksikalne zmoænosti v nemπËini. Predstavljeni so rezultati pedagoπkega eksperimenta, v katerem smo primerjali razvoj besednjaka eksperimental- ne skupine, ki se je nemπËino uËila po pristopu CALL, z doseæki dijakov kontrolne skupine, ki se je uËila po komunikacijskem pristopu. Ugotovitve raziskave kaæejo, da so dijaki eksperimentalne skupine pokazali veËje poznavanje besediπËa in boljπo samostojno rabo besediπËa. Na podlagi ugoto- vitev iz raziskave smo oblikovali priporoËila za uËinkovitejπe pouËevanje besediπËa v tujem jeziku po raËunalniπko podprtem pristopu. KljuËne besede: besediπËe, raËunalniπko podprt pristop, pristop CALL, komunikacijski pristop, nemπËina kot tuji jezik. Abstract The Benefits of the CALL Approach on Vocabulary Learning ‡ the Case of Slovenian Grammar School Students of German as a Foreign Language This article deals with the implementation of computer-assisted language learning into foreign language classes, with special emphasis on the development of lexical competence in German as a foreign language. The results of the pedagogical experiment, where the experimental group learned German language through a computer-assisted approach and the control group through a communicative approach, are presented. The analysis of the results showed that the experimental group performed better in vocabulary recognition and vocabulary use. The pedagogical implications for more effective vocabulary teaching in a foreign language through computer-assisted language learning are presented. Keywords: Lexical competence, Computer-assisted language learning, CALL, Communicative approach, German as a foreign language. Informatika_03-2016.indd 121 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A122 2016 - πtevilka 3 - letnik XXIV formacij. Komunikativno raËunalniπko podprto uËe­ nje se naslanja na kognitivne teorije uËenja in postav­ lja v ospredje raziskovanje, pridobivanje raznolikih informacij in naloge, ki spodbujajo rekonstrukcijo znanja, razpravo med uËenci in kritiËno miπljenje. Integrativno raËunalniπko podprto uËenje tujega je­ zika se naslanja na socialni konstruktivizem, zato spodbujamo razvijanje branja, govorjenja, posluπanja in pisanja z avtentiËnimi besedili in v sodelovanju z drugimi uËenci ter z nalogami, ki podpirajo smi­ selno in avtentiËno rabo jezika, kar vodi k postopni izgradnji uËenËevega znanja. Davies, Rendall, Wal­ ker in Hewer (2014) predstavijo πe nekaj poskusov klasifikacij, npr. Davieso in Higginsovo iz leta 1985, ki temelji na tipologiji nalog oziroma programov, ki so se uporabljali za uËenje, Jonesovo in Fortescue­ jevo iz leta 1987, ki se osredinja na razvijanje posa­ meznih jezikovnih spretnosti s pomoËjo programske opreme, Hardistyjevo in Windeattejevo, ki temelji na okoliπËinah rabe raËunalnika, in eno sodobnejπih, Baxovo iz leta 2003, ki deli raËunalniπko podprto uËenje na tri obdobja. Baxovo prvo obdobje pomeni omejeno rabo raËunalnika pri pouku in se naslanja predvsem na behavioristiËne poglede na uËenje, dru­ go obdobje je obdobje odprtega raËunalniπko podpr­ tega uËenja, ki vkljuËuje v uËenje igre in simulacije, tretje obdobje pa pomeni prihodnost pouËevanja z raËunalnikom, pri katerem je raËunalnik popolnoma integriran v proces uËenja in pouËevanja ter je sam po sebi umeven. Ugotovimo lahko, da razliËne klasifikacije pristo­ pa CALL slonijo na treh premisah: tehnologiji, ki je v danem trenutku na voljo, teoretskih pojmovanjih uËenja s pomoËjo raËunalnika in koliËini ur pouka, ki je namenjen uËenju s pomoËjo raËunalnika. Glede na koliËino ur, ki je namenjena uËenju z raËunalnikom, loËujemo med spletno podprtim uËenjem (angl. web­ ­enhanced), ki je omejeno le na npr. obveπËanje prek spleta, kombinirano uËenje, pri katerem so uËenci deleæni do 45 odstotkov ur uËenja s pomoËjo raËunal­ nika (angl. blended learning), hibridno uËenje, ki se nanaπa na 45 do 80 odstotkov uËenja s pomoËjo raËu­ nalnika (angl. hybrid), ali pa pouk poteka v celoti na daljavo, v uËnih okoljih ter s pomoËjo programov in aplikacij, ki so namenjene tovrstnemu uËenju (angl. fully online) (Smith & Kurtan, 2007 v Tomlinson & Whittaker, 2013). 1.1 Kaj prinaπa uËenje po pristopu CALL v pouk tujih jezikov Kot pozitivni doprinos rabe raËunalnika pri pouku izpostavita Warschauer in Healey (1998) takojπnjo povratno informacijo, moænost individualizacije pouka v velikih razredih, projektno delo, zabavo pri uËenju in raziskovalno uËenje. Lee (2000) doda πe izkuπenjsko uËenje s pomoËjo tehnologije, veËjo moænost interakcije med uËencem in uËiteljem, veË rabe avtentiËnih gradiv, sodelovalno uËenje, medvrstniπko ocenjevanje in veËjo individualizacijo uËenja. Poleg mnogih pozitivnih uËinkov, ki vpliva­ jo na kakovost pouka tujega jezika, je treba opozoriti tudi na razvoj digitalne in medkulturne zmoænosti, ki se poslediËno lahko razvijajo (Warschauer & Me­ skiil, 2000). Marsh (2012, str. 4) zapiπe, da pristop CALL ustvarja priloænosti za individualizirane uËne izkuπnje, se prilagaja uËenËevim trenutnim potrebam pri uËenju, podpira in spodbuja k avtonomnemu in sodelovalnemu uËenju, poveËuje uËenËevo sodelo­ vanje v uËnem procesu, podpira razliËne uËne stile, ustvarja moænosti za uËenje jezika zunaj πole, zago­ tavlja manj stresno okolje za uËenje ciljnega jezika, omogoËa fleksibilnost uËnega procesa in pomaga uËencu razvijati zmoænosti, ki so v 21. stoletju potreb­ ne in nujne. Kot kljuËne dejavnike uspeπnega uËenja s pomoËjo raËunalnika, ki prinaπa trajnostno znanje Marsh (2012) najprej izpostavi flkomplementarnost komponent v uËnem procesu« (str. 4), kar pomeni, da je najprej treba ugotoviti relacije med uËenËevi­ mi potrebami, uËnimi cilji in moænostmi, ki jih daje raËunalniπko podprto uËenje za doseganje. Nadalje je treba temeljito preuËiti medije, ki se uporabljajo v raËunalniπko podprtem uËenju, jih didaktizirati in najti zdravo mero pri rabi razliËnih medijev. Tretji fak­ tor, ki ga izpostavlja Marsh (2012, str. 4), je zagotav­ ljanje pomoËi uËencu v procesu raËunalniπko pod­ prtega uËenja, ki obsega pomoË pri uËnih vsebinah, podporo uËencem, ki ne napredujejo dovolj uspeπno, in tehniËno podporo, da lahko uËenje s pomoËjo teh­ nologije nemoteno poteka. Mayer (2013, str. 164‡165) povzema Graesserjev predlog najbolj obetavnih oblik uËenja s tehnologijo, ki obsegajo usposabljanje s pomoËjo raËunalnika, multimedijo, interaktivno simulacijo, hipertekst in hipermedije, inteligentne sisteme tutorstva, pridobivanje informacij s poizve­ dovanjem, animirane pedagoπke posrednike (like, ki vodijo uËence pri uËenju), virtualna okolja s po­ sredniki (simulacija interakcije z resniËnimi ljudmi), Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Informatika_03-2016.indd 122 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A 1232016 - πtevilka 3 - letnik XXIV resne igre in raËunalniπko podprto sodelovalno uËe­ nje. Uspeπno pouËevanje s tehnologijo, pravi Mayer (2013, str. 178), je tisto, ki flsi prizadeva spodbujati ustrezno kognitivno procesiranje pri uËencih, ne da bi pri tem preobremenili njihov spoznavni sistem«. Vendar Mayer (2013, str. 165‡166) ugotavlja, da danes pravzaprav prevladujeta dva pristopa raËunalniπko podprtega pouËevanja. To sta v tehnologijo usmer­ jeni pristop in v uËenca usmerjeni pristop k uËenju s tehnologijo. Do prvega je zelo kritiËen, saj ne prinaπa drugih sprememb kot uporabo tehnologije pri pou­ ku, medtem kot v drugem pristopu, katerega cilj je prilagoditev tehnologije za spodbujanje uËenja, vidi velike moænosti. Jarvis in Achilleos (2013) poudar­ jata, da je treba zaradi izjemno hitrih sprememb na podroËju razvoja tehnologij nenehno spremljati no­ vosti in iskati nove reπitve, saj danes raËunalniπko podprto uËenje vse bolj zamenjuje uËenje z mobil­ nimi napravami, ki omogoËajo πe veËjo fleksibilnost kot raËunalniπko podprto uËenje. Jarvis in Krashen (2014) sta prepriËana, da je raËunalniπko podprto uËenje æe zastarelo in da je potreben premik k bolj mobilno podprtemu pristopu, ki bi spodbujal usva­ janje tujega jezika in ne samo uËenja. 2 U»ENJE BESEDI©»A PO PRISTOPU CALL 2.1 Nova paradigma uËnih gradiv PouËevanje po pristopu CALL je prineslo velike spre­ membe na podroËju razvijanja uËnih gradiv. V pro­ ces uËenja in pouËevanja vse bolj vstopajo avtentiËna gradiva, kot so spletni Ëasopisi, elektronske knjige, spletni portali, videoposnetki, zvoËne in mnoge dru­ ge vsebine v ciljnem jeziku, ki so dosegljive na spletu in jih lahko uporabljamo pri pouku tujega jezika. Na spletu je na voljo ogromno programov in spletnih aplikacij, ki so bili razviti posebej za potrebe uËiteljev ali uËencev. Retelj (2015) navaja programe in storitve, ki so zaznamovali nova uËna gradiva: Hot Potatoes,1 bloge in podcaste,2 spletno uËno okolje Moodle in webqueste.3 Mayer (2013) na podlagi dvanajstih raziskav str­ ne pet poglavitnih naËel naËrtovanja pouka in uËnih gradiv, ki jih je treba upoπtevati za uspeπno uËenje s 1 Program Hot Potatoes je dosegljiv na naslovu http://hotpot.uvic.ca/. 2 Podcast ali poddaja je digitalna vsebina, ki jo je mogoËe s spleta v obliki zvoËnih ali video datotek prenaπati na raËunalnik ali drugo prenosno napravo. 3 Pri Webquestu gre za vodeno uËno pot, pri Ëemer za dosego uËnih ciljev uporabljamo metodo raziskovanja s pomoËjo podatkov na spletu. tehnologijo, saj ugotavlja, da je uËenje s tehnologijo problematiËno, Ëe flobseg kognitivnega procesiranja, potrebnega za uËenje, preseæe uËenËevo spoznavno zmoænost« (str. 174). Za uspeπno uËenje s tehnolo­ gijo kaæe upoπtevati naËelo koherence, ki se nanaπa na odstranjevanje nepomembnega gradiva za uËe­ nje, naËelo oznaËevanja, ki poudarja za uËenje bi­ stvene podatke v gradivu, naËelo odveËnosti, ki se nanaπa premislek o podvajanju informacij v gradivu z razliËnimi tehnoloπkimi reπitvami (npr. pojasnje­ valno besedilo poleg animacije), naËelo prostorskega stika, tj. razlagalno besedilo poleg grafike in ne nad ali pod njo, ter naËelo Ëasovnega stika, ki poudarja soËasnost animacije in pripovedi (Mayer, 2013). Van de Poel in Swanepoel (2003) predlagata, da morajo uËna gradiva in programska oprema za uËe­ nje besediπËa s pomoËjo raËunalnika omogoËati, da uËenci hitro opazijo ciljno besediπËe, zagotavljati morajo razlago ciljnega besediπËa, vsebovati morajo raznolike vaje in naloge, ob katerih uËenci spoznajo vse vidike poznavanja besed, uËenci morajo ob nalo­ gah spoznavati svoje napake pri rabi besediπËa in jih popravljati, naloge morajo omogoËati produktivno rabo besediπËa in ponavljanje in utrjevanje novega besediπËa. 2.2 Vaje za uËenje besediπËa Sodobna tehnologija omogoËa izdelavo razliËnih vaj za uËenje besediπËa. V nadaljevanju predstavljamo najpogostejπe tipe nalog za besediπËe, ki jih ponujajo za uËenje prek spleta zaloæbe in posamezniki, nato pa πe nekaj moænosti, ki jih omogoËa uËno okolje Mood­ le. Interaktivne vaje za uËenje besediπËa so pogosto izdelane s programom Hot Potatoes, ki vsebuje izde­ lane podprograme in jih uËitelji le ustrezno dopolnijo in naloæijo na splet. Ta program omogoËa izdelavo nalog zaprtega tipa s takojπno povratno informacijo, ki so primerne predvsem za spoznavanje, utrjevanje in preverjanje besediπËa. Izdelamo lahko:  naloge izbirnega tipa (podprogram JBC),  naloge tipa kratkih odgovorov (podprogram JQuiz),  naloge razvrπËanje besed ali doloËanja pravilnega vrstnega reda besed (podprogram JMix),  kriæanke (podprogram JCross),  naloge povezovanja in urejanja (podprogram JMatch),  naloge dopolnjevanja s spustnim menijem ali brez njega (podprogram JCloze). Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Informatika_03-2016.indd 123 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A124 2016 - πtevilka 3 - letnik XXIV Interaktivne naloge, ki jih lahko izdelamo s po­ moËjo programske opreme, se od klasiËnih nalog na papirju razlikujejo predvsem v tem, da lahko vanje vkljuËimo poleg slikovnega gradiva tudi videopo­ snetke, zvoËno gradivo in animacije ter da uËenec takoj dobi povratno informacijo in da lahko reπuje nalogo kolikorkrat æeli. Reπevanje nalog lahko ome­ jimo tudi Ëasovno. Najpogostejπe naloge, ki jih po­ nujajo razliËne zaloæbe na svojih spletnih straneh za uËenje nemπËine, so povezovanje pomena besede, ki ga prikazuje slika, in pisne oblike besede, razvrπËanje besed v pravilni vrstni red in dopolnjevanje besedi­ la. Nekatera spletna uËna okolja, npr. DeutschLern. net,4 omogoËajo uËencu, da si izdela besedna polja in miselne vzorce in tako sam gradi svoje leksikalno znanje. Spletne aplikacije, npr. Wordle, omogoËajo uËenje s pomoËjo asociacij, pri Ëemer si uËenec lahko izdela flbesedni oblak«. V spletnem okolju Moodle si uËenci lahko izdelajo skupni glosar, ki ga poljubno dopolnijo, npr. s prevodom, primeri rabe besediπËa, slovniËnimi lastnostmi besede, slikovnim gradivom ali z zvoËnimi datotekami. Besede lahko iπËejo po abecednem vrstnem redu, kategoriji, kamor je bila vnesena, datumu vnosa ali avtorju. Spletno okolje Moodle omogoËa tudi uvoz razliËnih vrst nalog iz spleta v obliki paketa SCORM ali dodajanje poveza­ ve do teh nalog, tako da uËitelj lahko oblikuje smisel­ no celoto nalog za pouËevanje. Po pregledu πtevilnih gradiv ugotavljamo, da se za uËenje besediπËa najpogosteje pojavljajo tile tipi nalog:  naloge povezovanja: iz spustnega menija pod sli­ ko je treba izbrati pravilno besedo;  kriæanka: ob kliku na πtevilko se pokaæe opis iska­ ne besede, ki jo je treba zapisati v kriæanko;  naloge izbirnega tipa na podlagi slikovnega, vi­ deo ali avdio gradiva;  naloge dopolnjevanja: na podlagi slikovnega gra­ diva, na podlagi avdio ali video gradiva in na podlagi izhodiπËnega besedila;  naloge povezovanja (angl. Drag and drop): pove­ zovanje slike in besede, povezovanje posameznih delov povedi glede na pomen, povezovanje go­ vorne in pisne oblike besede, povezovanje slike in besede s Ëasovno omejitvijo; 4 Spletno uËno okolje DeutschLern.net je dosegljivo na naslovu http://www. deutschlern.net/.  naloge razvrπËanja: doloËanje pravilnega vrstnega reda v povedi, razvrπËanje na podlagi sliπanega besedila;  ugotavljanje napaËnih informacij v besedilu na podlagi zvoËnega posnetka. Retelj (2015) ponudi pregled πtevilnih raziskav, s katerimi so strokovnjaki ugotavljali uËinek razliËnih tehnoloπkih reπitev za uËenje in rabo besediπËa. Na­ sprotujoËi si rezultati raziskav nakazujejo nujnost na­ daljnjih πtudij, da bi lahko ugotovili, kako naËrtovati pouk tujega jezika in oblikovati uËna gradiva za raz­ vijanje razliËnih jezikovnih zmoænosti, ki bi uËencem pomagala doseËi viπjo sporazumevalno zmoænost v tujem jeziku. 3 METODOLOGIJA 3.1 Problemi in cilj raziskave Dobro poznavanje besediπËa v tujem jeziku in njego­ va ustrezna raba pomenita enega kljuËnih dejavni­ kov za visoko razvito sporazumevalno zmoænost v tujem jeziku. V Ëlanku predstavljamo izsledke dela obπirnejπe raziskave o vplivu razliËnih pristopov na razvoj leksikalne zmoænosti v tujem jeziku, ki se nanaπa na razvijanje besediπËa s pomoËjo pristopa CALL.5 V raziskavi smo æeleli ugotoviti, ali dijaki, ki se uËijo nemπËino po pristopu CALL, uspeπneje raz­ vijajo besednjak v nemπËini kot dijaki, ki so deleæni pouka po komunikacijskem pristopu. V ta namen smo zasnovali pedagoπki eksperiment, pri katerem smo v eksperimentalni skupini pouËevali po pristopu CALL, v kontrolni skupini pa po komunikacijskem pristopu, ki ga predpisuje uËni naËrt za nemπËino. Obe primerjalni skupini sta bili deleæni dvajsetih ur pouka in sta obravnavali isto uËno snov ‡ πola in stvari okoli nas ‡, vendar po razliËnih pristopih. Za izvedbo pouka v eksperimentalni skupini smo izbra­ li model kombiniranega pouËevanja (angl. Blended learning). V ta namen smo postavili spletno uËilnico Moodle, v kateri so bila na voljo vsa gradiva, ki smo jih uporabili pri pouku. V spletni uËilnici so bila na voljo razliËna video in avdio gradiva ter besedila, ki smo jih uporabljali pri pouku. Naloge za spoznava­ nje in utrjevanje besediπËa so bile izdelane s progra­ moma Hotpotatoes in Learningapps.6 V spletni uËil­ 5 Celotna raziskava vkljuËuje tudi vplive drugih pristopov na uËenje besediπËa in je bila izvedena v okviru doktorske raziskave (glej Retelj, 2014). 6 Platforma Learningapps omogoËa izdelavo razliËnih interaktivnih vaj in je dosegljiva na naslovu https://learningapps.org/. Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Informatika_03-2016.indd 124 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A 1252016 - πtevilka 3 - letnik XXIV nici Moodle smo uporabili tudi razliËne funkcije, ki jih ponuja to virtualno okolje in omogoËajo razvijanje govorne, bralne, sluπne in pisne zmoænosti. Tako smo za krajπe pisne izdelke uporabili funkciji klepet in fo­ rum, kamor so morali dijaki oddati svoje komentarje in prebrati komentarje drugih ter se odzvati nanje. Za daljπe pisne sestavke in domaËe naloge smo upo­ rabili funkcijo naloga, kamor so dijaki oddajali be­ sedila, ki so jih napisali. To funkcijo smo uporabili tudi za oddajanje avdio in video posnetkov, ki so jih morali pripraviti dijaki. Tako smo gradili in utrjevali govorno zmoænost. Vse povratne informacije o iz­ delkih in oceno izdelka so dijaki dobili prek spletne uËilnice v obliki korektur, pisne povratne informacije ali ocene, ki jo je posredovala uËiteljica. Za spoznava­ nje, utrjevanje in ponavljanje besediπËa in slovniËnih struktur so imeli dijaki v spletni uËilnici interaktivne vaje, ki so bile pripravljene tako, da so ob konËanju vedno dobili povratno informacijo. Uporabili smo tudi funkcijo glosar, kamor so si zapisovali novo besediπËe, ki so ga sreËali med poukom in doma. V spletni uËilnici so bile dostopne tudi tabelne slike, ki smo jih ustvarili pri pouku. Dijaki so za izdelavo za­ piskov uporabljali aplikacijo GoogleDocs. Dijaki so do gradiv dostopali prek tabliËnih raËunalnikov, ki so jih imeli na voljo v πoli in doma. 3.2 Raziskovalne hipoteze Na podlagi ugotovitev iz πtudija literature o raËunalniπko podprtem pristopu uËenja tujih jezikov smo postavili tri hipoteze: H1: Dijaki, ki so se uËili po pristopu CALL, bodo do­ segli viπje povpreËne rezultate na preizkusu zna­ nja od dijakov, ki so se uËili po komunikacijskem pristopu. H2: Dijaki, ki se uËijo po pristopu CALL, bodo pri nalogah, ki merijo poznavanje besediπËa, dosegli veË toËk od dijakov, ki se uËijo po komunikacij­ skem pristopu. H3: Dijaki, ki se uËijo po pristopu CALL, bodo pri na­ logi, ki meri samostojno rabo besediπËa, doseg li veË toËk od dijakov, ki se uËijo po komunikacij­ skem pristopu. 3.3 Metoda Osnovna raziskovalna metoda je bila kavzalno­eks­ perimentalna metoda pedagoπkega raziskovanja. 3.4 Vzorec V eksperimentu je sodelovalo 129 gimnazijcev prvih letnikov iz dveh slovenskih gimnazij. Razdeljeni so bili v dve skupini, v eksperimentalni skupini je bilo 69 dijakov (32 % fantov, 68 % deklet), v kontrolni sku­ pini pa 60 dijakov (32 % fantov in 68 % deklet). Pred uvedbo eksperimenta smo preverili dejavnike, kot so spol, Ëas uËenja nemπËine in stiki z nemπËino zunaj πole. Z metodo Crosstabs χ2 ‡ preuËevanje odvisno­ sti med dvema opisnima spremenljivkama ‡ smo ugotovili, da med obema primerjalnima skupinama ne prihaja do statistiËno znaËilnih razlik pri Ëasu uËe­ nja nemπËine (χ2 = 2,202; P = 0,179), stikih z jezikom zunaj πole (χ2 = 1,209; P = 0,337) in spolu (χ2 = 0,001, P = 0,979). Nadalje smo z diagnostiËnim preizkusom poznavanja besediπËa ugotavljali, ali prihaja med skupinama do razlik v poznavanju besediπËa pred eksperimentom. Izid t preizkusa je pokazal, da med skupina ni statistiËno pomembnih razlik (t = ‡1,006, P = 0,316). V vseh dejavnikih, ki bi lahko vplivali na rezultate, sta bili primerjalni skupini izenaËeni. 3.5 PripomoËki Podatke o poznavanju in rabi besediπËa smo zbrali s preizkusom znanja, ki smo ga izdelali za namen raziskave. Pri sestavi smo upoπtevali uËni naËrt za nemπËino in cilje, ki jih ta opredeljuje. Preizkus zna­ nja je obsegal pet nalog (naloge dopolnjevanja vrze­ li iz nabora danih besed, dve nalogi dopolnjevanja brez podanih besed, naloga dopolnjevanja vrzeli s podano zaËetnico in naloga vodenega pisanja). Po Bloomovi taksonomiji preverja veËina nalog raven znanja, dve nalogi vkljuËujeta znanje in razumeva­ nje, ena naloga uporabo in sintezo. Ugotavljali smo te vidike poznavanja besediπËa: pomen, oblika, slov­ niËne lastnosti in raba. 4 REZULTATI IN INTERPRETACIJA Preizkus znanja smo v obeh primerjalnih skupinah izvedli po predelanem tematskem sklopu ©ola in stvari okoli nas. Obe skupini sta uËno snov obrav­ navali 20 πolskih ur. V tabeli 1 prikazujemo rezultate obeh skupin po posameznih nalogah. Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Informatika_03-2016.indd 125 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A126 2016 - πtevilka 3 - letnik XXIV Na podlagi pridobljenih podatkov ugotavlja­ mo, da so pri vseh nalogah, razen pri prvi, razlike precejπnje. Da bi preverili hipotezo 1, ali prihaja med dijaki eksperimentalne skupine in dijaki kon­ trolne skupine do statistiËno pomembnih razlik na celotnem preizkusu znanja, smo najprej primerjali povpreËne doseæke celotnega preizkusa znanja med obema primerjalnima skupinama. Za preverjanje hi­ poteze smo izbrali t preizkus ‡ ugotavljanje razlike med aritmetiËnima sredinama za neodvisna vzorca. V tabeli 2 prikazujemo rezultate obeh skupin, ki smo jih izrazili z aritmetiËno sredino in standardnim odklonom. Kot lahko razberemo iz tabele, so razlike med eksperimentalno in kontrolno skupino na ce­ lotnem preizkusu velike, saj znaπajo v povpreËju 13 toËk. Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Tabela 1: Doseæki eksperimentalne skupine (ES) in kontrolne skupine (KS) na preizkusu znanja po posameznih nalogah Kontrolna skupina (KS) Naloga 1 Naloga 2 Naloga 3 Naloga 4 Naloga 5 AritmetiËna sredina 5,2 4,4 5,0 3,6 3,4 Standardni odklon 2,5 3,3 3,6 2,5 2,9 Minimum 0 0 0 0 0 Maksimum 9 10 14 8 10 Naloga 1 Naloga 2 Naloga 3 Naloga 4 Naloga 5 AritmetiËna sredina 5,2 6,3 11,0 5,9 6,2 Standardni odklon 2,2 2,3 2,9 2,5 2,7 Minimum 1 0 3 0 1 Maksimum 9 10 14 10 10 Moæne toËke 9 10 14 10 10 Tabela 2: Izid t preizkusa razlik v skupnem povpreËnem rezultatu na preverjanju znanja med eksperimentalno skupino (ES) in kontrolno skupino (KS) Skupina N AritmetiËna sredina Standardni odklon Preizkus homogenosti varianc Preizkus razlik aritmetiËnih sredin F P t P ES 69 34,57 9,28 4,088 0,045 6,988 0,000 KS 60 21,55 11,55 F preizkus je pokazal, da lahko zavrnemo domne­ vo o enakosti varianc (F = 4,088, P = 0,045). Izid t pre­ izkusa tako pokaæe, da med skupinama prihaja do statistiËno pomembnih razlik (t = 6,988, P = 0,000). Dijaki, ki so se uËili po pristopu CALL, so na preiz­ kusu znanja v povpreËju dosegli boljπe rezultate od dijakov kontrolne skupine. 4.1 Analiza nalog, ki preverjajo poznavanje besediπËa Da bi ugotovili, ali dijaki ES izkazujejo boljπe pozna­ vanje besediπËa z vidika pomena, oblike in slovniËnih lastnosti, ter s tem potrdili hipotezo 2, smo analizirali prve πtiri naloge na preizkusu znanja za vsako skupi­ no posebej. Najprej smo primerjali skupne rezultate vseh πtirih nalog skupaj med obema primerjalnima skupinama. Za preverjanje hipoteze smo izbrali t preizkus ‡ ugotavljanje razlike med aritmetiËnima sredinama za neodvisna vzorca. V tabeli 3 najprej predstavljamo povpreËne doseæke prvih πtirih na­ log. Iz podatkov lahko razberemo, da znaπajo razlike med eksperimentalno in kontrolno skupino v pov­ preËju 10,3 toËke. Informatika_03-2016.indd 126 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A 1272016 - πtevilka 3 - letnik XXIV V nadaljevanju smo ugotavljali, ali so razlike med eksperimentalno in kontrolno skupino pri nalogah poznavanja besediπËa tudi statistiËno znaËilne, kar prikazuje izpis t preizkusa v tabeli 3. F preizkus je pokazal, da lahko zavrnemo domnevo o enakosti varianc (F = 5,836, P = 0,017). Izid t preizkusa tako pokaæe, da so med skupinama statistiËno pomembne razlike (t = 6,849, P = 0,000). Nato smo preverjali πe rezultate po posameznih nalogah, ki so merile poznavanje besediπËa. Pov­ preËne doseæke obeh primerjalnih skupin pri prvih πtirih nalogah smo prikazali æe v tabeli 1. Pri vseh nalogah preizkusa znanja, pri katerih so se dijaki v eksperimentalni skupini uËili po pristopu CALL, so dijaki eksperimentalne skupine dosegli v pov­ preËju viπje πtevilo toËk kot dijaki kontrolne sku­ pine. Do najveËje razlike prihaja pri nalogi 3, pri kateri so dijaki eksperimentalne skupine dosegli v povpreËju za πest toËk boljπi rezultat kot dijaki kon­ trolne skupine. Iz grafiËnega prikaza (graf 1) je razvidna primer­ java povpreËnih vrednosti, ki so jih dosegli dijaki eksperimentalne (ES) in kontrolne (KS) skupine po posameznih postavkah. Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Tabela 3: Izid t preizkusa razlik na preizkusu znanja med eksperimentalno skupino (ES) in kontrolno skupino (KS) pri nalogah poznavanja besediπËa Skupina N AritmetiËna sredina Standardni odklon Preizkus homogenosti varianc Preizkus razlik aritmetiËnih sredin F P t P ES 69 28,40 7,37 5,836 0,017 6,849 0,000 KS 60 18,13 9,36 Graf 1: Prikaz nalog poznavanja besediπËa na preizkusu znanja po posameznih postavkah za ES in KS V nadaljevanju smo ugotavljali, ali prihaja do statistiËno znaËilnih razlik med posameznimi nalo­ gami, ki merijo poznavanje besediπËa. Izbrali smo postopek enosmerno multivariatno analizo varian­ ce oziroma enosmerno MANOVO. Ugotovili smo, da vrednost signifikance pri Wilksovi lambdi za spremenljivko skupina (ES in KS) znaπa 0,00 (p < 0,05, Wilksova Λ = 0,000), kar pomeni, da obstajajo statistiËno pomembne razlike v doseæenih rezulta­ tih pri nalogah aktivnega priklica glede na skupino. Informatika_03-2016.indd 127 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A128 2016 - πtevilka 3 - letnik XXIV Ugotavljali smo, pri katerih nalogah, ki se nanaπajo na poznavanje besediπËa, so razlike statistiËno znaËilne. Iz raziskave izhaja, da ima skupina statistiËno po­ memben vpliv na doseæek pri preuËevanih nalogah pri doseæku pri drugi nalogi (p = 0,00, P < 0,05), tretji nalogi (P = 0,00, p < 0,05) in Ëetrti nalogi (P = 0,00, P < 0,05), medtem ko na doseæke pri prvi nalogi (P = 0,876, P > 0,05) nima vpliva, saj vrednosti signifikan­ ce presegajo 5­odstotni interval zaupanja. StatistiËna analiza nalog poznavanja besediπËa na preizkusu znanja je pokazala, da pri treh nalogah di­ jaki eksperimentalne skupine, ki se uËijo po pristopu CALL, dosegajo statistiËno pomembno viπje rezulta­ te od dijakov kontrolne skupine, ki se uËijo po komu­ nikacijskem pristopu. 4.2 Analiza naloge, ki preverja samostojno rabo besediπËa Pri peti nalogi so morali dijaki napisati vodeni sesta­ vek na obravnavano temo. Za potrjevanje hipoteze 3, da bodo dijaki eksperimentalne skupine dose­ gli boljπe rezultate pri samostojni rabi besediπËa od dijakov kontrolne skupine, je bilo treba analizirati doseæke te naloge. Za preverjanje hipoteze smo iz­ brali t preizkus ‡ ugotavljanje razlike med aritme­ tiËnima sredinama za neodvisna vzorca. Najprej prikazujemo doseæke pete naloge, izra­ æene z aritmetiËno sredino in standardnim od­ klonom. Iz tabele 4 je razvidno, da dosegajo dijaki kontrolne skupine v povpreËju slabπe rezultate od dijakov eksperimentalne skupine. Razlika znaπa v povpreËju 2,8 toËke. Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Tabela 4: Izid t preizkusa razlik v doseækih na preizkusu znanja med eksperimentalno skupino (ES) in kontrolno skupino (KS) pri nalogi samostojne rabe besediπËa Skupina N AritmetiËna sredina Standardni odklon Preizkus homogenosti varianc Preizkus razlik aritmetiËnih sredin F P t P ES 69 6,17 2,65 0,226 0,635 5,599 0,000 KS 60 3,41 2,93 StatistiËno preizkuπanje pokaæe, da so te razlike tudi statistiËno znaËilne. F preizkus je pokazal, da ne moremo zavrniti domneve o enakosti varianc (F = 0,226, P = 0,635). Izid t preizkusa pokaæe, da so med skupinama statistiËno pomembne razlike (t = 5,599, P = 0,000). Dijaki eksperimentalne skupine, ki so se uËili po pristopu CALL, se torej statistiËno znaËilno razlikujejo po doseækih pri nalogi samostojne rabe besediπËa od dijakov kontrolne skupine, ki so se uËili po komunikacijskem pristopu. S tem lahko potrdimo hipotezo 3, da bodo dijaki po pristopu CALL dosegli boljπe rezultate pri nalogi samostojne rabe besediπËa od dijakov kontrolne skupine, ki se uËijo po komuni­ kacijskem pristopu. 5 UGOTOVITVE IN PRIPORO»ILA Na podlagi izkuπenj, ki smo jih pridobili z izvajanjem pouka po pristopu CALL v eksperimentalni skupi­ ni, in ugotovitev, ki izhajajo iz rezultatov preizkusa znanja, poskuπamo v nadaljevanju strniti nekaj skle­ pov, ki lahko pripomorejo, da bodo uËitelji nemπËine, pa tudi uËitelji drugih tujih jezikov bolj uËinkovito naËrtovali in izvajali pouk tujega jezika po pristopu CALL. 1. Doseæek pri tretji nalogi na preizkusu kaæe, da so dijaki eksperimentalne skupine bolje pove­ zovali pomen in slovniËne kategorije besede ob danem slikovnem gradivu. Naloge povezovanja slike in besede ter slike in slovniËnih lastnosti v interaktivni obliki so prispevale k boljπemu po­ vezovanju posameznih vidikov poznavanja be­ sed in poslediËno prispevale k bistveno boljπim doseækom. Za uËenje besediπËa predlagamo, da so interaktivne vaje podprte tudi s slikovnim gradivom, ker lahko ustrezna vizualizacija pri­ pomore k boljπemu pomnjenju in uËenju veË ka­ tegorij hkrati. Do podobnih ugotovitev prihaja Shahrokni (2009). 2. TehniËne reπitve nalog naj omogoËajo utrjevanje besediπËa na zelo razliËne naËine, kar lahko pri­ speva ne le k pestrosti in raznolikosti pouka, am­ pak tudi k boljπemu pomnjenju. 3. Dijaki naj imajo moænost uporabe elektronskih slovarjev, da lahko preverijo neznano besediπËe, Informatika_03-2016.indd 128 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A 1292016 - πtevilka 3 - letnik XXIV kadar koli je to potrebno. Spletni slovarji so hitro in preprosto dostopni, zato lahko dijaki tudi med poukom takoj preverijo, ali besedo razumejo pra­ vilno, oziroma lahko poiπËejo tudi posamezne vi­ dike poznavanja besed, npr. izgovarjavo, zapis, pomen. Raba spletnih slovarjev v naπem primeru je pomagala dijakom, da so lahko prebirali tudi avtentiËna besedila, ki niso primarno namenjena pouku. Pogosta raba elektronskih slovarjev pri­ speva tudi k temu, da so dijaki bolj veπËi pri rabi slovarja in se ga nauËijo pravilno uporabljati. O pozitivnih uËinkih rabe spletnih orodij poroËa tudi Ellis (1995). 4. Vaje v spletni uËilnici naj bodo urejene tako, da omogoËajo notranjo diferenciacijo in s tem prila­ goditev dijakovemu predznanju oziroma priprav­ ljenosti na uËno uro, kar je v klasiËnih tiskanih gradivih teæje doseËi. Osnovno in preprostejπe besediπËe je bilo v naπem primeru vedno zbrano v zaËetnih vajah, nato so sledile teæje vaje. Dijaki so imeli tako moænost izbrati vaje, ki so v danem trenutku ustrezale njihovi stopnji znanja. Dife­ renciacija s pomoËjo spleta se je izkazala za zelo uËinkovito, saj je ravno zaradi nje vseskozi v raz­ redih vladalo delovno vzduπje, dijaki pa so lah­ ko dejansko nadgrajevali znanje z lastnim uËnim tempom. 5. Vaje z besediπËem naj bodo tudi zvoËno podpr­ te, tako da lahko dijaki sliπijo pravilno izgovar­ javo besed. Naπe izkuπnje kaæejo, da so se vaj z zvoËnimi posnetki posluæevali veËinoma zaËet­ niki, ki πe niso poznali besediπËa. Tako so imeli moænost poleg pisne podobe in pomena utrjevati tudi glasovno podobo besede in spoznavati veË vidikov poznavanja besede hkrati, kar si ugo­ tovili tudi Shahrokni (2009) in Nadeem s sode­ lavci (2012). Po naπih izkuπnjah mladostniki vaje iz izgovarjave pri pouku obiËajno sprejemajo z doloËeno mero posmehovanja in sramu. Ravno vaje iz izgovarjave, ki jih lahko delajo tudi doma, prispevajo k veËji samozavesti pri govornem izraæanju v tujem jeziku. 6. KljuËno besediπËe naj bo predstavljeno v kon­ tekstu in z dodanimi hiperpovezavami, ki omo­ goËajo hiter dostop do razlage besede in posle­ diËno do boljπega razumevanja besedila. Viπje doseæke pri Ëetrti nalogi pri preverjanju zna­ nja 2 pripisujemo ravno kontekstualiziranemu besediπËu s hiperpovezavami. Opazili smo, da so hiperpovezave uporabljali tisti dijaki, ki niso poznali besediπËa, tisti, ki so ga poznali, pa so jih preprosto prezrli in niso izgubljali Ëasa. Tako so lahko dijaki z veË znanja hitreje napredovali, tisti z manj znanja pa so prav zaradi tehniËnih reπitev znanje nadgrajevali. 7. Utrjevanje besediπËa lahko popestrimo z interak­ tivnimi vajami, ki so oblikovane kot kviz ali igra (spomin, scrabble, domino, flashcards, vislice, igra milijonar). UËenje besediπËa v tujem jeziku je namreË dolgotrajen proces, ki ga lahko spremlja tudi padec motivacije. Z igro lahko prispevamo k ponovnem dvigu motivacije, hkrati pa izkori­ stimo njen didaktiËni potencial. Pozitivne uËinke spletnih gradiv navajata tudi Zapata in Sagarra (2007). 8. Pisanje lahko razvijamo v obliki foruma, bloga ali klepetalnice v spletni uËilnici. Takπno pisanje je bolj avtentiËno, dijaki pa imajo tudi moænost med sodelovalnim uËenjem opazovati izdelke soπolcev, jih primerjati s svojimi in ob tem graditi oziroma poglabljati svoje znanje. Doseæki ekspe­ rimentalne skupine pri nalogi proste rabe kaæejo, da so dijaki uspeπneje razvili zmoænost pisnega izraæanja, kar pripisujemo tudi navidezni av­ tentiËni situaciji pisanja klepetov in forumov, ki so dijakom dajali obËutek, da pisanje ni samo sebi namen, ampak da z njim dejansko smiselno izraæajo svoje sporoËanjske namere. 9. Kot zelo koristna se je izkazala funkcija podËrto­ valnika v spletnem urejevalniku dokumentov, ki je dijake opozarjala na nepravilen zapis besed in tudi na nepravilno rabo slovnice, kar je prispe­ valo k veËjemu zavedanju o pravilnosti. Tako pri nalogah aktivne rabe besediπËa kot pri nalogah proste rabe besediπËa so dijaki eksperimentalne skupine dosegali veËjo pravilnost zapisa, pa tudi rabe besed. 10. Funkcija slovarja, ki jo omogoËa spletna uËilnica, se je izkazala za zelo uËinkovito, saj so si dijaki samoiniciativno zbrali besediπËe, ki se ga je bilo treba nauËiti. Pri nalogi proste rabe besediπËa so dijaki eksperimentalne skupine uporabljali tudi besediπËe, ki ga pri pouku nismo posebej pou­ darjali, so ga pa sreËali pri vajah v spletni uËilnici in ga sami vnesli v slovar. UËiteljem priporoËa­ mo, da uËencem pomagajo usvojiti to orodje, s katerim lahko prispevajo ne samo k veËjemu jezikovnemu znanju, ampak tudi spodbujajo Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Informatika_03-2016.indd 129 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A130 2016 - πtevilka 3 - letnik XXIV uËenËevo avtonomijo in lastno odgovornost za svoje uËenje. 11. PriporoËamo, da uËitelji spodbujajo uËence k izdelavi uËnih kartic z aplikacijo Flashcards in tako posredujejo rabo uËnih strategij za uËenje besediπËa. Te interaktivne uËne kartice so vedno pri roki, zato lahko dijaki ponavljajo besediπËe, ki bi ga sicer sËasoma pozabili. V Ëasu naπega eksperimenta smo opazili, da so bili dijaki zelo motivirani za izdelavo spletnih uËnih kartic, saj so hitro opazili neposredno korist izdelovanja kartic, ki se je kazala v boljπem znanju. 12. UËiteljem priporoËamo, da pri pouku uporabljajo tabliËni raËunalnik ali mobilne naprave z veËjim zaslonom, saj je prek njih omogoËen hiter dostop do raznovrstnih avtentiËnih in polavtentiËnih besedil in slikovnega gradiva, kar zagotovo pri­ pomore k veË vsakodnevnim stikom z jezikom. Menimo, da so ravno zaradi veË stikov s pisnimi in govornimi besedili dijaki bolje reπevali dru­ go nalogo, ki je zahtevala smiselno dopolnitev besedila, in Ëetrto nalogo, ki je bila jezikovno zahtevnejπa od ostalih nalog. V Ëasu naπega eksperimenta smo opazili kar ne­ kaj prednosti, ki jih lahko uËenje po pristopu CALL prinese v pouk tujega jezika. KljuËno pa je, da uËi­ telji temeljito premislijo, kaj je dodana vrednost to­ vrstnega pouËevanja, in æe pri naËrtovanju uËne ure ali uËnega sklopa izberejo tiste storitve, s katerimi bodo spodbujali uËenje s pomoËjo tehnologije in ne le obËasno popestrili pouk. Poleg tega uËenci tehno­ logije v svojem prostem Ëasu obiËajno ne uporabljajo v uËne namene, zato je pri pouku nujno, da jih uËitelji na to ustrezno pripravijo, saj ni samo po sebi umev­ no, da se znajo s tehnologijo tudi uËiti. Pomembna je tudi kontinuirana raba doloËene storitve pri pou­ ku, da lahko dijaki odkrivajo in razvijajo lastne uËne strategije za uËenje z digitalnimi gradivi. 6 SKLEP Eden poglavitnih vzrokov za vpeljevanje pristo­ pa CALL v uËenje tujih jezikov zagotovo pomeni moænost smiselne komunikacije v okolju, ki omo­ goËa uËenje s pomoËjo avtentiËnih gradiv in z bogato izpostavljenostjo ciljnemu jeziku. Cilj tako zasnova­ nega pouka je torej usposobiti uËenca, da v neomeje­ nih moænostih, ki jih ponujata raËunalnik in internet, uËinkovito izrablja avtentiËna gradiva v procesu uËe­ nja tujega jezika in si ustvarja priloænosti za dejansko rabo ciljnega jezika ter si tako izgrajuje sporazume­ valno zmoænost v tujem jeziku. Pristop CALL se je v naπem primeru izkazal za uËinkovitega tudi pri izgrad nji delnih zmoænosti, med katere uvrπËamo leksikalno zmoænost oziroma poznavanje in rabo besediπËa. Obe primerjalni skupini sta bili deleæni enake koliËine ur pouka in sta obravnavali identiËno snov, vendar po razliËnih pristopih. Analiza preizku­ sa znanja po eksperimentu je pokazala, da so doseæki dijakov eksperimentalne skupine viπji pri poznava­ nju besediπËa, saj so v nalogah, ki merijo prepozna­ vanje besediπËa (pomen, oblika in slovniËne lastnosti besed), dosegli viπje rezultate od dijakov kontrolne skupine. Tudi pri samostojni rabi besediπËa, ki so jo izkazovali s pisanjem sestavka, so bile razlike stati­ stiËno pomembne v korist dijakov eksperimentalne skupine. Na podlagi pridobljenih izkuπenj in ugotovitev, ki izhajajo iz raziskave, priporoËamo uËiteljem tujih jezikov, da pouk tujega jezika naËrtujejo po razliËnih pristopih, saj lahko æe s premiπljenim izborom pristo­ pa pripomorejo k viπjim uËnim doseækom. Za razvoj besediπËa v tujem jeziku se je v naπem primeru pri­ stop CALL izkazal kot zelo uËinkovit. UËenja tujega jezika si danes skorajda ne more­ mo veË zamiπljati brez uporabe raËunalnika in spleta, zato je kljuËnega pomena, da imajo uËitelji tujih jezi­ kov dobro razvite e­kompetence in da znajo naËrto­ vati pouk tujega jezika tako, da sodobno tehnologijo implementirajo ne zaradi nje same, ampak zaradi njenega doprinosa k uËnim rezultatom dijakov. 7 LITERATURA [1] Allum, P. (2004). Evaluation of CALL: Initial vocabulary learning. ReCALL, 16, 488‡501. doi:10.1017/S0958344004001624. [2] Davies, G., Rendall, H., Ros, W. in Hewer, S. (2014). „ICT4LT Module 1.4. English Module 1.4. Dostopno na http://www.ic- t4lt.org/en/en_mod1-4.htm#anchor96130. [3] Ellis, N. C. (1995). The psychology of foreign language voca- bulary acquisition: Implications for CALL. International Jour- nal of Computer Assisted Language Learning (CALL),1‡28. [4] Green, D. in Meara, P. (1995). CALL and vocabulary teaching. Computer Assisted Language Learning 8, 2-3(1995), 91‡101. [5] Groot, P. J. (2000). Computer assisted second language voca- bulary acquisition. Language Learning & Technology, 4, 60‡81. [6] Jarvis, H. in Achilleos, M. (2013). From Computer Assisted Language Learning (CALL) to Mobile Assisted Language Use (MALU). TESL-EJ 16, 4. Dostopno na http://tesl-ej.org/word- press/issues/volume16/ej64/ej64a2/. [7] Jarvis, H. in Krashen, S. (2014). Is CALL Obsolete? Language Acquisition and Language Learning Revisited in a Digital Age. TESL-EJ 17, 4. Dostopno na http://www.tesl-ej.org/word- press/issues/volume17/ej68/ej68a1/. Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Informatika_03-2016.indd 130 6.10.16 14:13 U P O R A B N A I N F O R M A T I K A 1312016 - πtevilka 3 - letnik XXIV  Andreja Retelj je zaposlena kot asistentka za didaktiko nemπËine na Filozofski fakulteti Univerze v Ljubljani. Raziskovalno se ukvarja zlasti z razliËnimi pristopi pouËevanja tujih jezikov, z zgodnjim pouËevanjem in preverjanjem ter ocenjevanjem znanja. Bila je tudi izvajalka πtevilnih izobraæevanj za uËitelje tujih jezikov s podroËja vkljuËevanja spletnih storitev v pouk tujih jezikov. [8] Mayer, R. E. (2013). UËenje s tehnologijo. V H. Dumont, D. In- stance in B. Francisco (ur.), O naravi uËenja: uporaba raziskav za navdih prakse (str. 163‡179). Ljubljana: Zavod Republike Slovenije za πolstvo. [9] Nadeem, M., Mohsin, M. N., Mohsin, S. in Hussain, K. (2012). Use of computer assisted langugage learning in improving pronunciation among perpective teachers. Interdiscipli- nary Journal of Contemporary Research in Business, 4, 1, 580‡597. [10] Retelj, A (2014). Vplivi razliËnih didaktiËnih pristopov na razvoj leksikalne zmoænosti pri pouku tujega jezika. Doktorska diser- tacija. Ljubljana: Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta. [11] Retelj, A. (2015). Pouk tujih jezikov v luËi e-gradiv in e-stori- tev : od pouËevanja do uËenja tujega jezika z IKT. Vzgoja in izobraæevanje, letn. 46, πt. 2/3, str. 73‡78. [12] Tomlinson, B. & Whittaker, C. (ur.) (2013). Blended Learning in English Language Teaching: Course Design and Implementa- tion. London: British Council. Dostopno na https://www.tea- chingenglish.org.uk/sites/teacheng/files/D057_Blended%20 learning_FINAL_WEB%20ONLY_v2.pdf. [13] Shahrokni, S. A. (2009). Second Language Incidental Voca- bulary Learning: The Effect of Online Textual, Pictorial and Textual Pictorial Glosses. TESL-EJ 13, 3. Dosegljivo na http:// www.tesl-ej.org/wordpress/issues/volume13/ej51/ej51a3/. [14] Tozcu, A. in Coady, J. (2004). Successful Learning of Frequent Vocabulary through CALL also Benefits Reading Comprehen- sion and Speed. Computer Assisted Language Learning 17 (5), 473‡496. [15] Unesco (2002). Information and Communication Technologi- es in Teacher Education. [16] Van de Poel, K. in Swanepoel, P. (2003). The theoretical and methodical pluralism in designing effective lexical su- pport for CALL. Computer Assisted Language Learning, 16, 173‡211. [17] Warschauer, M. (1996). Computer Assisted Language Lear- ning: an Introduction. V S. Fotos (ur.), Multimedia language teaching (str. 3‡20). Tokyo: Logos International. Dostopno na http://www.ict4lt.org/en/warschauer.htm. [18] Warschauer, M. in Healey, D. (1998). Computers and langua- ge learning: an overview. Language Teaching, 31, 57‡71. [19] Warschauer, M. in Meskill, C. (2000). Technology and second language learning. V J. Rosenthal (ur.), Handbook of under- graduate second language education (str. 303‡318). Mahwah, New Jersey: Lawrence Erlbaum. Dostopno na http://www. gse.uci.edu/person/warschauer_m/tslt.html. [20] Zapata, G. in Sagarra, N. (2007). CALL on Hold: The delayed benefits on an online workbook on L2 vocabulary learning. Computer-Assisted Language Learning 20, 2, 153‡171. Andreja Retelj: Prednosti raËunalniπko podprtega pristopa pri uËenju besediπËa v tujem jeziku ‡ primer slovenskih gimnazijcev pri pouku nemπËine kot tujega jezika Informatika_03-2016.indd 131 6.10.16 14:13