E-learning курсы в стиле Маяковского: новый подход к организации текста

30 мая 2007 г.

Оказывается, что классическое построение текста физиологически не самое удобное для восприятия человека. Этот вывод, сделанный американской компанией Walker Reading Technologies на основе проведенных исследований, должен заинтересовать разработчиков контента дистанционных курсов обучения.

Walker Reading Technologies доказала, что при чтении информация усваивается в разы лучше, если текст организован «каскадом», т. е. разделен на короткие, синтаксически завершенные элементы предложения, расположенные один под другим. Иными словами, такая организация текста напоминает знаменитую «лесенку Маяковского».

Благодаря такой компоновке текста глаз выхватывает информацию, расположенную в непосредственной близости с основной зоной фокуса, не утруждая себя его передвижением вправо, до конца строки, как это классически принято.

Основатель компании Рандал Уокер (Randall Walker) и группа разработчиков предлагают интересную методику Live Ink, которая помогает компоновать текст. Видео ролик трансформации текста можно посмотреть здесь.

Первый очевидный барьер на пути к популяризации новой концепции и разработок — увеличение расхода бумаги. Зато электронные носители текстовой информации могут пробовать использование новой технологии без дополнительных затрат.

Технология Live Ink прошла испытание в американских школах, где кроме увеличения скорости чтения привела к более прочному усвоению информации: ребята, пользующиеся новыми, модифицированными учебниками набрали больше баллов в оценочном тестировании.

Вопрос применения технологии в e-learning пока остается не затронутым. Trainings.ru попросил прокомментировать новинку директора компании WebSoft, Алексея Королькова: «Я думаю, что идея очень интересная. Удивительно, что после столетий книгопечатания еще остается поле для выяснения того, как работает наш мозг при чтении. Кстати, достаточно интересные эффекты наблюдались при изучении движения глаз при просмотре сайтов. Тем не менее, с точки зрения e-learning практики:


1) Разработчик говорит об использовании технологии анализа структуры текста, которая используется для разбиения на „ступеньки“ — скорее всего эта технология „заточена“ под английский язык и не очень применима для других языков без специальной адаптации
2) В целом исследование проводилось для английского. Возможно, на других языках и алфавитах оно покажет другие результаты (лучше или хуже — не известно). С точки зрения структуры языки точно отличаются — известный факт: текст на русском, переведенный с английского процентов на 30 длиннее.
3) Подход многих разработчиков электронного контента — минимизировать количество текста за счет увеличения количества анимаций, иллюстраций, интерактивных схем и прочих мультимедиа компонентов. Мало текста — меньше потребность в оптимизации его прочтения. Мне кажется, что описанная идея наиболее эффективна для чтения с экранов мобильных устройств (телефоны и PDA) — там слишком маленький экран и обычные тексты читать совсем не удобно. Но у нас мобильное обучение еще пока не очень развито».

Виктор Жуков, руководитель отдела корпоративного контента группы Competentum, считает, что оптимизация поступления информации в мозг на нижнем уровне является весьма сомнительной практикой.

«Существует множество подобных технологий, создатели которых все как один заявляют об их эффективности. Одна из них, например, предполагает подачу текста слово за словом в автоматическом режиме, включая предлоги, с нарастающей скоростью.

Не вдаваясь в условия проведения экспериментов по эффективности такого рода техник, можно предположить, что положительные результаты появляются не потому, что та или иная техника плоха или хороша, а из-за СМЕНЫ привычной техники на ЛЮБУЮ другую и, как следствие, более вдумчивое отношение респондента к процессу чтения. Также, может иметь место эффект плацебо, если респонденты догадываются, что их показатели должны измениться в лучшую сторону.

Более эффективным представляется использование высокоуровневых технологий, работающих и официально признанных, таких как, например, Lexile».

Подробнее о технологии

Рейтинг@Mail.ru Яндекс цитирования