V současné době se velice intenzivně diskutuje o tom, že běžné cíle či vrstvy modelu je možné doplnit o digitální kompetence. Tento model je pak označován jako Bloom’s Digital Taxonomy a v tomto projektu z něj vycházíme. Dále pracujeme s Kolem iPedagogiky, které je jinou grafickou representací Bloomovy digitální taxonomie. 

Jednotlivé vrstvy Digitální Bloomovy taxonomie: 

Jednotlivé vrstvy Bloomovy taxonomie: 

Míra schopnosti studenta pracovat na vyšších rovinách taxonomie se mění s věkem a pro zralé vědecké myšlení je typická jeho dominance nad nižšími formami, které jsou v něm však explicitně zahrnuty. Model současně ukazuje, že není možné analytické myšlení bez paměti nebo pochopení. Dobrá práce s taxonomií (jakkoli je dnes kritizována) umožňuje efektivní koncepci hodin a dobrou volbu dílčích úkolů a postupů. Jinými slovy lze říci, že v žádném případě není možné se spokojit s tím, že student umí poznatky, které ve škole získal, aplikovat, neboť jde jen o nižší kognitivní dovednost, která sama o sobě není cílem, ale pouhým nutným předpokladem pro efektivní vzdělávání. 
 
Existují také další často užívané taxonomie, z nichž nejznámější je asi Taxonomie učebních úloh (otázek) podle D. Tollingerové, která sleduje úlohy podle náročnosti pro myšlení žáků: 

V různých kompetenčních modelech je pak možné se setkat také s tříděním na úlohy podle složitosti (jednoduché úlohy – dobře ohraničené na myšlení nenáročné úkoly – rozdílné úkoly a problémy – přiměřeně složité úkoly – úkoly komplexního charakteru). 

Další členění je možné vidět podle míry autonomie plnění úkolu (s pomocí – s drobnou občasnou pomocí – samostatně –postup čistě podle vlastních potřeb – se schopností pomoci druhým – se schopností se adaptovat na novou situaci – se schopností situaci reflektovat ve vlastním odborném poli – se schopností přicházet s novými myšlenkami a řešeními). Přitom poslední dvě kategorie nejsou typicky na školách (mimo univerzity) zastoupené. 

Pamatování

Pokud se podíváme na to, jak vypadala škola v době scholastiky, tedy ve středověku, můžeme vidět například kritiku Tomáše Akvinského, že se studenti neučí dost souvislostí a snaží se pouze zapamatovat si obsah skript či přednášek. Pro školu na přelomu 19. a 20. století pak byl důraz na pamětné učení důležitý, protože umožňoval dobře sjednotit všechny, kdo školu opouštěli. Jinými slovy – čím více se zaměřujeme na pamětné učení, tím lépe se certifikuje, standardizuje, hodnotí.

Tony Buzan v jedné své knize hovoří o 21. století jako o století mozku – velké změny ve společnosti jsou spojené s tím, jak nazíráme na paměť. Svatý Jeroným překládá Bibli tak, že si ji pamatuje zpaměti. Jinými slovy pamatování tvoří zásadní formu kognitivní zátěže. Moderní vědy vznikají velice těsně v souvislosti s masivním rozšířením knih, takže už si člověk nemusel vše pamatovat a svoji myšlenkovou kapacitu mohl investovat do analytického myšlení. A tento trend technologie jednoznačně akcentují.

Diskuse o tom, co se děje s lidskou pamětí v situaci, kdy je obrovské množství informací na dosah ruky, se různí. Velice známá je argumentace Carriho, který publikoval známou esej Dělá z nás Google hlupáky? U internetové generace jsou zásadními body snížená schopnost číst dlouhé texty a změna fungování kognitivních funkcí mozku, související s dostupností informací. 

Technologie, které umožňují pracovat s pamětí, jsou poměrně různorodé. Nabízí se práce s Flash cards, pro které existuje řada aplikací, mobilní aplikace zaměřené na práci s pamětí a její trénink atp. Při návrhu vzdělávacích textů je možné aktivně pracovat s multimédii nebo text strukturovat do kratších celků. Důležité je vždy myslet na to, zdali je zapamatování vzdělávacím cílem, nebo jen prostředkem pro podporu vyšších myšlenkových operací. 

Velkou otázkou je, zda se učit fakta, nebo to, kde je najdeme. Ukazuje se, že mozek se v kontextu přítomnosti vyhledávačů mění a svoji paměť i kognitivní kapacity napíná jiným směrem, než jak to vyžadovala doba před počítači. Otázkou je, co tato změna udělá s učením a vnímáním světa. Zda půjde o proces, který umožní mozku zaměřit se více na procesy, hodnocení informací atp., nebo to bude mít na intelekt devastující účinek. 

Myšlenka, že by mohla být lidská paměť doplněna technologiemi, není ničím novým. Ostatně účetní záznamy ze starého Egypta měly stejnou funkci. Velice známý je projekt Bushova Memexu, který měl obsahovat vzájemně propojené dokumenty, a tak tvořit něco jako digitální paměť. Tak jako rozvoj knihtisku umožnil lidem soustředit se na složitější činnosti než na prosté zapamatování, neboť dokumenty se staly dostupnými, a tak zapříčinil vznik vědy, mohou moderní technologie představovat zajímavý odrazový stupeň pro rozvoj analytického myšlení. 

Jedním z témat, které digitální technologie přinášejí, jsou diskuse o multitaskingu, který má vliv na paměť, soustředění i další lidské činnosti. Neurolog Miller upozorňuje, že lidský mozek není konstruován na to, aby vykonával více činností současně. Musí mezi nimi přepínat a tato režie znamená ztrátu pozornosti i výkonu. Wilson dokonce tvrdí, že pokud má člověk informaci o tom, že má jednu nepřečtenou e-mailovou zprávu, klesá jeho IQ až o deset bodů. S tím souvisí vyrušování technologiemi. Průměrná délka soustředění před prvním vyrušením je méně než 3 minuty. 

S tím souvisí koncept calm technology, který říká, že technologie mají být implementovány tak, aby člověka nerušily a nerozptylovaly ho, ale současně mu pomáhaly tam, kde je jich třeba. 

Zdá se, že technologie lidský mozek přímo nebo nepřímo ovlivňují. Podobně je možné zjistit, že právě multitasking může za to, že se učíme pomaleji a hůře identifikujeme důležitá místa a spojení. Jednou z možných reakcí je designovat technologie podporující vzdělávací aktivity tak, aby vedly k omezení multitaskingu a rušení. Pomoci mohou jak softwarová opatření (například zákaz zobrazování notifikací), tak především vzdělávání uživatelů v této oblasti. 

To, na co bychom měli určitě upozornit, je skutečnost, že vrstvu Bloomovy taxonomie pamatování nemůžeme vnímat jako práci s pamětí. Paměť, jak ukázal již Bergson, není jen nějakou databází na ukládání informací, ale vlastně prostorem celého poznávání. To, co máme uložené v paměti, nám pomáhá vidět, chápat a rozumět světu kolem nás.

Tato vrstva je hodně zaměřená na skutečně nejjednodušší procesy transmise informací mezi světem a naší myslí. Někdy se vedou spory o to, zda jsou důležitější vzdělávací obsahy nebo kompetence, jako by bylo možné je od sebe oddělovat. Obecně platí, že pro kreativitu (nebo pro kompetence obecně) je třeba disponovat poměrně širokým a hlubokým informačním základem, se kterým dále pracujeme. Jinými slovy – data, pojmy, koncepty se dnes většinou neučíme kvůli nim samotným, ale proto, abychom později byli schopni plnit složitější úkoly nebo kreativně myslet.

To, že se pamětné učení řadí do dolních pater taxonomie, tak chce ukázat, že jednak pamětné úkoly jsou předpokladem dalších myšlenkových operací, ale současně, že bychom u nich nikdy neměli zůstat. Pokud bychom například historiografii redukovali na jména a data, bude Wikipedie vždy rychlejším, přesnějším a lepším historikem než světový odborník, jehož síla ale tkví v tom, že z informací dokáže tvořit interpretativní příběhy. 

Chápání 

Cílem tohoto patra Bloomovy taxonomie vzdělávacích cílů je rozvinout schopnost pracovat s tím, co jsme si zapamatovali. Jak jsme již řekli, paměť není nějakou kartotékou, ale složitou strukturou plnou vzájemných vztahů a vazeb, na jejichž základě jsme schopni vůbec poznávat. Proto je nutné, aby učení se něčeho nazpaměť bylo vždy doprovázeno kontrolou toho, zda jsou tyto nové poznatky „usazeny na správné místě“. Nejde zde ještě o hledání hlubokých vazeb a spojitostí, ale o základní propojování informací, se kterými má student umět pracovat.

Typickým způsobem práce je zde určitá reflexe toho, zda takový systém funguje. Lze tak dobře pracovat s požadavky na vyhledávání. „Pamatujete si pojem „satrapa“ a nyní o něm vyhledejte více informací.“ Cílem takové aktivity není primárně hlubší analýza vybraného pojmu, ale rozkrytí toho, s čím vším souvisí a nebo může souviset. Proto je třeba také důležité ve vzdělávání dbát na práci s více mediálními vstupy – studenti si mohou pojem díky nim nejen lépe zapamatovat, ale získají především jeho komplexnější představu, tedy lepší „zasíťování“ do struktury dalších pojmů. Podobně mohou fungovat také referáty nebo požadavek na blogové příspěvky k aktuálním tématům. Zatímco pamatování je alespoň částečně pasivní činností, zde už musíme velice silně počítat s aktivitou každého studenta.

Z výše popsaných důvodů je také dobré pracovat třeba s myšlenkovými mapami, byť na velice jednoduché úrovni. Buď tak, že je studenty necháme nakreslit myšlenkovou mapu s centrálním pojmem „satrapy“, nebo v zajímavější variantě, kdy chceme myšlenkovou mapu perské říše a studenti mají povinnost do ní satrapu inkorporovat. Tím posouváme základní bod pohledu na určitý problém a podporujeme tvorbu skutečně funkčního pochopení.

V klasickém vzdělávání 19. století jsme si mohli vystačit s daným kurikulem (osnovami), které dodávala nějaká vnější autorita či škola a které mělo delší trvanlivost či životnost. Moderní technologie tuto situaci zásadním způsobem mění, současné kurikulum se posouvá od detailního popisu znalostí ke kompetencím. Jednou z možností učení je tvorba vlastního kurikula. 

Klasické, na kurikulu založené učení lze označit jako učení analogické ke stromu – roste z pevných kořenů, má jasnou strukturu a směr. Digitální technologie ale působí slovy Friedmana to, že svět se stává plochým, všechny informace jsou snadno dostupné a společnost se demokratizuje. Naproti tomu Foreman upozorňuje, že současné učení se posouvá od promyšlené katedrály s výškou a hloubkou k palačince – nesmírně rozsáhlé, ale ploché, místy průhledné. Toto ploché chápání věcí je podle něj velice problematické pro učení, neboť v něm chybí pevné základy a koncept. Slovy Fullera pak přecházíme od jasně ohraničeného kvádříku k rozsáhlému ementálu.  Tento přístup umožňuje tvorbu vlastního kurikula, ko-kurikula nebo definici vlastního vzdělávacího postupu či plánu. 

Učení se, ale i chápání věcí vychází z konceptu problem solving – narazíme na téma, problém, zajímavost a chceme jí porozumět, pochopit ji. Učení je pak vlastně odpovědí na tento zájem a míra pochopení odpovídá jak momentálním kognitivním schopnostem, tak míře našeho zájmu, času atp. Pokud chceme navrhovat vzdělávací aktivity, které budou zajímavé a přínosné pro účastníky, je třeba dobře vycházet z jejich vzdělávacích potřeb a mít k dispozici nástroje pro jejich identifikaci. Jednotlivé aktivity v průběhu vzdělávání je pak možné stavět jako problémové úlohy či otázky, jejichž řešení bude pro samotné studenty zajímavé. 

Jednou z věcí, které se musíme co nejlépe naučit (ideálně ve škole), je schopnost učit se od druhých v kyberprostoru. Ve školním prostředí se dokonce mluví o globální digitální třídě.

Aplikace 

Jestliže máme k dispozici určité informace, je zásadní kompetencí umět je kriticky posoudit. To znamená zaujmout k nim zdravě skeptický postoj, nepodléhat prvnímu dojmu nebo odhalit argumentační fauly. 

Kritické myšlení se uplatňuje při práci s textem (RWCT je založené na kritické či kreativní práci při čtení a psaní), ale může být širším nástrojem pro práci s informacemi. V takovém případě lze využít například kognitivní model CAFE (Challenge (výzva), Adapt (adaptace), File (uložení) a Evaluate (hodnocení)).

RWCT je založené na myšlenkách kritické pedagogiky. Ta se snaží usilovat o to, aby i studenti ze sociálně nepříliš dobře situovaných rodin nebyli ve svém vzdělávání manipulováni zájmy vládnoucí společnosti nebo korporací. Obecně je kritická pedagogika silně populární jak ve Spojených státech amerických, tak v Jižní Americe. V evropském prostředí si z ní můžeme jistě vzít například důraz na samostatnost, jistou nedůvěru v pozitivní záměry firem, které krouží kolem vzdělávání, nebo ostražitost vůči příliš praktickému vzdělávání zaměřenému pouze na pracovní trh. Kritická pedagogika tedy usiluje o jistou samostatnost, kritické myšlení a demokracii ve vzdělávání.

Kritické myšlení by nemělo být zúžené na jednotlivé metody či postupy, ale jeví se jako nezbytná intelektuální výbava v digitálním světě. Kritické posuzování zdrojů, obsahů a kritické myšlení vůbec bývá také často zařazováno do různých modelů PLE. Lze v něm vidět čtyři dimense: 

1. Rozpoznání či identifikace problému. Tento bod může být svým způsobem nejnáročnější – pokud má student nalézt ve složitém a mnohavrstevnatém světě to, čemu se má věnovat, není to vůbec snadné. Jde o základní krok, který je důležitý jak pro projektovou výuku, tak pro začátky podnikání nebo obecně pro samostatnost studenta. To ale neznamená, že lze předpokládat, že si s tímto úkolem hned na začátku je schopen poradit sám. 

1. Tvorba plánu na jeho řešení. Představuje to, co bychom u vědeckého projektu spojovali s výzkumným designem a metodologií. Tedy hledání postupů, které u určitého problému mohou vést k pozitivním výsledkům. Snažíme se zde pracovat s podporou vyhledávání a práce s informacemi, s aktivním čtením, s tvorbou přehledových studií, best practice přehledů atp. Zcela nová řešení jsou vzácná, dobře ale fungují kombinace již odzkoušených přístupů. Překvapivě zde mohou pomoci i motivační životopisy osobností jako je Steve Jobs nebo Bill Gates, které hezky ukazují onu kombinaci starého a nového.

1. Shromáždění a analýza dat pro jeho řešení. Daniel Kahneman popisuje, jaké chyby děláme, když se rozhodujeme na základě dat, kterým příliš nerozumíme, bez dat nebo prostě příliš automaticky. Popisuje jak kognitivních zkreslení a omyly, kterých se můžeme dopouštět, tak také něco, co se nazývá statistická gramotnost. Studenti by měli být schopni posoudit, jakou kvalitu mají data, na základě kterých se rozhodují, a podle toho jim přisoudit adekvátní důležitost.

1. Komparace různých přístupů či výsledků. Je spojená s myšlenkou, že málo kdy máme před sebou jeden jediný možný přístup a studenti by měli být vedeni k tomu, aby v jisté záplavě variant byli schopni kriticky uvažovat a vybrat vhodnou variantu postupu. Ve škole jsme často zvyklí na úkoly, které mají jediné správné řešení a většinou i optimalizovaný postup. V reálném světě je ale takových úkolů málo a schopnost rozhodovat se ve špatně strukturovaných komplexních situacích je zásadní (například neexistuje ideální téma diplomové práce nebo nejlepší byt – a přesto je nějak musíme zvolit, a když to uděláme špatně, budeme frustrovaní).

Klíčovým tématem je otázka gamifikace, respektive učení se pomocí her. Komenského škola hrou díky moderním technologiím získává zcela nový rozměr, takže řadu kompetencí či dovedností je možné si osvojit přímo během hraní her (existují dokonce katalogy s kompetencemi). Některé názory naznačují, že hry podporují rozvoj pozornosti nebo – jako v případě Minecraftu – poslouží pro podporu komunikačních a strategických kompetencí v podobě, která by se jinak jen těžko rozvíjela. Na druhou stranu existují také skeptické názory. Právě gamifikaci lze v různých online kurzech uplatňovat. 

Samostatnou oblastí jsou nástroje či programy pro simulaci či modelování různých dějů, což je důležité pro představivost a schopnost aplikovat teoretické poznatky do konkrétních situací a problémů. 

Součástí her a aplikací různých postupů jsou také specifické metody učení, které se mohou projevit jak v akcentování modelu pokus-omyl, tak například v heuristickém pojetí vzdělávání (se). Ostatně, kdo dnes čte návody a manuály? 

Pokud hledáme aktivity, které mohou být v tomto patře Bloomovy taxonomie použitelné, tak se nabízí jednoduchá tvorba spojená právě s výše akcentovaným samostatným postupem, která je ohraničená jednak poměrně přehledným zadáním (například natočte film, udělejte rozhovor, pište si deník), ale současně vede k jisté míře autonomie ve výběru toho, co přesně a jak budou studenti zpracovávat.

Druhým zajímavým okruhem aktivit je práce s různými nástroji na rozhodování. Například Bayes Manager (podobných aplikací ale naleznete mnohem více) je aplikace, která na základě studentem zadaných pravděpodobností různých jevů umí nabídnout statisticky nejvýhodnější rozhodnutí se. Cílem je jednak rozvoj schopnosti odhadnout pravděpodobnosti určitých možností, ale také pochopit, že intuitivní rozhodování, jak zdůrazňuje Kahneman, netvoří ideální způsob řešení problémů.

iMove, Fold, Lucid Chart, 123D design, Google Docs, Evernote, OneNote, Flipboard, Audacity