Uurimuslike oskuste arendamine ja hindamine bioloogias

2010
Margus Pedaste, Tartu Ülikool
Tago Sarapuu, Tartu Ülikool

Uurimuslike oskuste arendamine on üheks põhieesmärgiks nii põhikooli kui ka gümnaasiumi loodusainetes. Vastavalt hindamisjuhendile tuleb bioloogia õpitulemuste hindamisel 20% ulatuses pöörata tähelepanu uurimuslike ja otsusetegemise oskuste arendamisele. Siin artiklis püüame käesolevas kogumikus ilmunud Pedaste ja Mäeotsa artiklile „Uurimuslik õpe loodusainetes“ tuginedes anda juhiseid, kuidas arendada uurimuslikke oskusi bioloogia kontekstis ning mil viisil nende arengut hinnata. Esitatud suuniseid saab aga rakendada teisteski loodusainetes.

Uurimuslike oskuste arendamisel ja hindamisel võetakse aluseks õpiprotsessi jaotamine etappideks: 1) probleemi identifitseerimine; 2) uurimisküsimuse sõnastamine; 3) hüpoteesi sõnastamine; 4) katse planeerimine; 5) katse läbiviimine; 6) tulemuste analüüs ja tõlgendamine ning 7) järelduste tegemine ja esitamine. Seejuures võib iga etapiga seonduvalt hinnata nii õpilaste transformatiivsete kui ka regulatiivsete uurimuslike oskuste arengut (de Jong & Njoo, 1992). Kuivõrd koolikontekstis tuleb eelkõige hinnata transformatiivsete uurimuslike oskuste arengut ja regulatiivsed oskused vaid toetavad nende arengut, siis keskendume siinkohal transformatiivsete oskustele.

Uurimuslikus õppes vaadeldakse seitset transformatiivset protsessi, mis kaasnevad eelpool loetletud uurimusliku õpiprotsessi etappidega. Nendega seonduvate oskuste arendamisest erinevatel tasemetel annab hea ülevaate Pedaste ja Pedaste (2008) artikkel Bioloogia- ja Geograafiaõpetajate Liidu ajakirjas Kägu. Siinkohal püüame anda üldisema ülevaate iga protsessiga seonduvatest oskustest ja keskenduda nende hindamisele.

Probleemi identifitseerimine

Probleemi identifitseerimise all mõistetakse mingist situatsioonist või selle kirjeldusest probleemi leidmist ja sõnastamist nii probleemilahendajale kui ka teistele mõistetaval kujul. Selle protsessi tulemuslikkust saame hinnata eelkõige probleemi sõnastuse kaudu. Vastavalt definitsioonile (vt käesolevas kogumikus ilmunud Pedaste ja Sarapuu artiklit „Probleemülesannete tüübid ja lahendusstrateegiad“) peab probleem olema selle lahendajale tundmatu lahendi ja lahenduskäiguga ning sellel peab olema teatav väärtus (Bransford & Stein, 1984; Nitko, 2001). Lisaks sellele peab sõnastatud probleem vastama algselt esitatud situatsioonile.

Probleemi nii-öelda uudsust ja väärtuslikkust saab koolis hinnata eelkõige sel juhul, kui õpilased vaatlevad keerukaid ja kompleksseid mitme muutujaga süsteeme. Selliselt identifitseeritud probleemide lahendamine on koolitingimustes sageli keeruline ja nii on mõistlik ka vastavate oskuste hindamiseks anda õpilastele ülesandeid, mis piirduvad vaid situatsiooni analüüsi ja probleemide identifitseerimisega. Üks sobiv näide selliseks tööks on põhikooli bioloogia ainekavas nimetatud uurimuslik töö toidu või hapniku mõjust organismide elutegevusele. Selle töö raames võib lasta õpilastel väga laiale vaatlustepagasile tuginevalt sõnastada probleeme, mis oleksid tõepoolest tundmatu lahendiga, uue lahenduskäiguga ning huvipakkuvad. Neid kolme aspekti võib lasta hinnata viiepallisel skaalal (vt Tabel 1) esmalt probleemi sõnastajal endal ja seejärel klassikaaslastel. 2 Hindamistulemuste koondamisega seoses saab juba arendada ka järelduste usaldusväärsuse suurendamise oskusi, leides erinevate hinnangute keskmise (üks oluline arendatav oskus katse planeerimise ja läbiviimise etapil).

Tabel 1. Probleemi identifitseerimise oskuse hindamise skaala.

Kuivõrd koolis läbiviidavad terviklikud uurimuslikud tööd on enamasti õpetaja kavandatud, siis on õpilaste vabadus probleemi identifitseerimisel piiratud. Nii ei ole terviklike uurimuslike tööde puhul enamasti mõistlik hinnata probleemi uudsust ja väärtuslikkust. Sel juhul tuleb aga hinnata identifitseeritud probleemi vastavust situatsioonile. Selle oskuse arendamiseks on vaja varieerida situatsiooni esitamise viisi ja situatsiooni keerukust. Tabelis 1 on esitatud üks võimalik skaala probleemi identifitseerimise oskuse hindamiseks.

Üldiselt võib situatsiooni esitada õpilastele kas verbaalselt (sõnaliselt) või visuaalselt (pildiliselt). Verbaalselt on võimalik nii situatsiooni suuline kui ka kirjalik esitamine. Kirjaliku põhjal on probleemi leidmine üldjuhul lihtsam, sest õpilased saavad situatsiooni pikemalt ja korduvalt analüüsida. Siiski on oma eelised ka suulisel esitusviisil, sest see võimaldab intonatsiooni jälgides leida tähtsaid rõhuasetusi. Visuaalsetest esitusviisidest on asjakohased reaalse või virtuaalse situatsiooni vaatlused. Reaalsuse esitamiseks saab kasutada ka varem salvestatud videoklippe. Virtuaalseid situatsioone saab esitada animatsioonide, mudelite ja jooniste kujul. Probleemsituatsiooni kirjeldamiseks võib abivahendina kasutada ka tabeleid. Probleemi identifitseerimise oskuse arendamiseks on vaja varieerida erinevaid esitusviise.

Situatsiooni keerukus sõltub eelkõige kahest tegurist: 1) situatsiooni ulatus ja 2) sisutihedus. Kui õpilasele esitatakse paari-kolmelauseline tekst või minutipikkune video, siis on sellega väljendatud probleemi suhteliselt lihtne identifitseerida. Mida pikem on esitatav situatsioon, seda suuremad on võimalused tähelepanu hajumiseks ja seega ka vigade tegemiseks probleemi identifitseerimisel. Teiselt poolt sõltub probleemi leidmise keerukus sellest, kui palju erinevat infot situatsioonikirjeldus sisaldab. Kui meil on võrdse pikkusega jutud ja ühes räägitakse vaid ühest probleemist ja teises põgusalt veel mitmetest keskse probleemiga seotud probleemidest, siis on õpilasele lihtsam esimene variant. Vastava uurimusliku oskuse arendamisel saab järk-järgult suurendada nii situatsiooni ulatust kui ka sisutihedust, hinnates õpilaste oskuste taset selle alusel, mil määral vastab sõnastatud probleem kõige olulisemale situatsioonis avatud probleemile.

Uurimisküsimuse sõnastamine

Uurimisküsimuseks nimetatakse küsilauset, milles on nimetatud mõjutegur ja uurimisobjekti uuritav tunnus ning seda viisil, mis võimaldab leida küsimusele vastuse uuringu abil. Kõigi nende aspektide arendamisele ja hindamisele tuleb ka uurimuslikus õppes keskenduda (vt Tabel 2).

Tabel 2. Uurimisküsimuse sõnastamise oskuse hindamise skaala.

Kuivõrd uurimusliku õppe eesmärk on tegeleda eelkõige seaduspärasuste avastamise protsessiga (mitte tingimata jõuda seaduspärasuse avastamiseni), siis

Esmalt võib sõnastatud uurimisküsimuse puhul vaadata, kas selle alguses on küsisõna ning lõpus küsimärk. Küsisõna valik väärib siiski enamat tähelepanu. Kuivõrd uurimusliku õppe eesmärk on tegeleda eelkõige seaduspärasuste avastamise protsessiga (mitte tingimata jõuda seaduspärasuse avastamiseni), siis sobivad rohkem küsimused, millega püütakse leida, kuidas mõjuteguri muutumisel muutub uuritava tunnuse väärtus. Nii tuleks õpilasi suunata sõnastama uurimisküsimusi, mis algavad järgmistel viisidel: „Kuidas mõjutab…“, „Mil viisil on seotud…“, „Milline seos on…“ jne. Neid võiks nimetada „dünaamilisteks uurimisküsimusteks“ vastandina „staatilistele uurimisküsimustele“. Dünaamilise uurimisküsimusega soovitakse leida muutuste seaduspärasusi, kuid staatiliste abil vaid seda, milline on teatud hetketingimuste korral mingi tunnuse väärtus. Näitena sobib siinkohal ainekavas nimetatud uurimuslik töö fotosünteesi mõjutavate tegurite leidmiseks. Seonduv staatiline uurimisküsimus võiks olla „Kas taimed kasvavad paremini, kui neid väetada?“ ja dünaamiline „Kuidas muutub taimede biomassi juurdekasv ajas sõltuvalt kasvupinnasesse lisatavast lämmastikväetise kogusest?“.

Toodud näidete juures on näha, et mõlemal juhul on nimetatud küll mõjutegur ja uuritav tunnus, kuid need erinevad teineteisest täpsuse poolest. Nagu öeldud, peavad mõjutegur ja uuritav tunnus olema sõnastatud viisil, mis võimaldab leida vastust uuringu abil. Esimeses näites on mõjuteguriks väetamine ja teises kasvupinnasesse lisatav lämmastikväetise hulk. Sõna „väetamine“ on siinkohal liiga üldine kahel põhjusel. Esiteks võiksime sellele vastavalt näha vaid kaht katset: üks väetamisega ja teine ilma. Siinkohal sõltub aga tulemus tegelikult sellest, millises koguses väetist kasutatakse. Liiga vähene kogus ei pruugi anda märgatavat efekti ja liiga suur kogus võib hakata kasvu pärssima. Teiseks on siin ebatäpne kasutatava väetise tüüp ja tulemused olenevad väga palju sellest, kas kasutatakse näiteks lämmastik-, kaalium- või fosforväetist. Kui ühes uuringus tehakse üht ja teises teist ning soovitakse tulemusi võrrelda, siis see ei õnnestu. Teist uurimisküsimust lugedes on selge, et muudetakse lämmastikväetise kogust, mida saab ilmselt mõõta kaaluühikutes, aga ka näiteks ruumala kaudu. Samalaadne probleem on ka uuritava tunnuse sõnastamisel – esimesel juhul ei saa me seda mõõta ja teisel juhul saame. „Paremini kasvamine“ võib tähendada miskit sellist, mida võib seostada biomassi juurdekasvuga, nagu seda on täpsustatud teises uurimisküsimuses, aga see võib tähendada ka hoopis seda, et hindame taime viljade varieeruvust, seades ideaaliks standardsete viljade olemasolu. Seega on vaja juba uurimisküsimuse korrektsuse juures hinnata selle komponentide sõnastuse täpsust.

Hüpoteesi sõnastamine

Hüpoteesiks nimetatakse laiemas kontekstis igasugust teaduslikku oletust, uurimusliku õppe puhul aga taustinfole ja eelteadmistele tuginevat oletust, mis sobib uurimisküsimuse vastuseks. Hüpoteesi struktuur on sarnane uurimisküsimuse struktuuriga. Ka hüpotees peab sisaldama mõjutegurit ja uurimisobjekti vaadeldavat tunnust, kuid lisaks veel nende kahe vahel oletatavasti kehtivat seost. Nagu uurimisküsimuse puhul, tuleks siingi eelistada dünaamilisi hüpoteese. Samas peab oletatav seos olema mingil viisil põhjendatud. Kuivõrd hüpoteesi sõnastamine on protsess, kus transformeeritakse eelmisel etapil saadud tulemusi ehk uurimisküsimusi, siis on siinkohal mõistlik hinnata ka hüpoteesi vastavust uurimisküsimustele (vt tabel 3).

Tabel 3. Hüpoteesi sõnastamise oskuse hindamise skaala.

Hüpoteesi sõnastamise oskust peetakse üheks keerulisemaks ja samas tähtsamaks edasiste tegevuste tulemuslikkust määravaks tegevuseks. Nii soovitatakse selle arendamist alustada alternatiivsete valikuvariantide esitamisest. Õpilastel tuleb sel juhul analüüsida, millised hüpoteesi komponendid esinevad igas sõnastatud hüpoteesis ja kuivõrd täpselt on need sõnastatud (vt Tabel 3). Hästi sobivad siinkohal ka lünktekstid, kus alguses on lünk vaid oletatava mõju kohal ning järgemööda jäetakse lünki mõjuteguri ja uuritava tunnuse kohale, kuni õpilased on nii-öelda osaliste näidiste abil töötades valmis juba iseseisvalt sõnastama korrektseid hüpoteese. Meie näite puhul on korrektne hüpotees järgmine: „Lämmastikväetise koguse suurendamisel suureneb taimede biomassi juurdekasv ajas.“

Katse planeerimine

Katse planeerimisel lähtutakse kontrollitavast hüpoteesist, kirjutatakse üles kõik katse läbiviimiseks vajalikud vahendid ja materjalid ning koostatakse teistelegi järgimiseks piisavalt üksikasjalik ajaskaalaga varustatud katseplaan (nii et katseplaani mittekoostanud inimene ei pea midagi ise välja mõtlema ja saab katset korrates sarnased tulemused, mis katseplaani koostaja ja läbiviijagi).

Materjalide ja vahendite valikul tuleb väga otseselt lähtuda püstitatud hüpoteesist: tuleb kirja panna kõik vajalik mõjuteguri muutmiseks ja muutuse kontrollimiseks ning uurimisobjekti uuritava tunnuse mõõtmiseks. Lisaks sellele on loomulikult vaja uurimisobjekti ennast ning sõltuvalt mõjutegurist enamasti ka seda. Nii on lämmastikväetise hulga muutmiseks vaja piisavas koguses väetist, aga ka vahendeid selle viimiseks taimedeni: näiteks vett ja kastekannu. Uurimisobjektina on vaja teatud hulgal kurgitaimi, nende kasvatamiseks mulda, kontrollitud tingimuste hoidmiseks kasvuhoonet ning katse vältel tehtavate toimingute ülestähendamiseks märkmikku ja pliiatsit. Lisaks sellele on vaja kalendrit ajaplaani järgimiseks. Saagi ja väetise kaalumiseks on vaja sobiva mõõtmisvahemikuga kaalu.

Katse planeerimise oskuse hindamisest annab ülevaate Tabel 4. Selle järgi saaksime korrektselt planeeritud katse, kui esmalt kirjutaksime välja vajalikud vahendid ja materjalid: a) kasvukeskkond erinevate maalappidega (kasvuhoone koos mullaga); b) taimed või nende seemned; c) lämmastikväetis; d) kaal väetise ja taimede kaalumiseks; e) vahendid väetise viimiseks mulda (vesi, kastekann). Lisaks sellele tuleb kirjeldada katse etappe ja neile kuluvat aega, et plaani iga lugeja saaks katse läbi viia lisainfot küsimata ja tema tulemused oleksid ligilähedased teiste sama katse läbiviimisel saadud tulemustega. Nii võib välja tuua, et katse etapid on järgmised: a) märgistatakse kümme maalappi, millest igaüks on üheruutmeetrine, ja kobestatakse need ühtmoodi (20 min); b) kõigile maalappidele istutatakse võrdne kogus samasuguseid taimi või külvatakse seemneid (20 min); c) kõiki maalappe kastetakse võrdse koguse veega (20 min); d) kastmisel lisatakse kahe maalapi puhul 100 g, kahe puhul 75 g, kahe puhul 50 g ja kahe puhul 25 g lämmastikväetist ning kahel lapil kasutatakse väetiseta vett; e) prooviruudud märgistatakse vastavalt katsetingimustele; f) kastmist korratakse iga nädal kuni katse lõpuni (katse toimub kolme kuu vältel); g) viljade valmimisel kaalutakse kogu taim koos viljadega ja andmed kirjutatakse üles vastavalt katsetingimustele. Andmete usaldusväärsuse tõstmiseks leitakse kõigi tingimuste korral kahe katseruudu keskmine tulemus.

Tabel 4. Katse planeerimise oskuse hindamise skaala.

Katse läbiviimine

Katse läbiviimisel lähtutakse täpselt plaanist ja märgitakse üles läbiviidud tegevused koos selleks kulunud ajaga. Katse korratavus ja usaldusväärsus sõltuvad just sellest, kui hästi suudetakse järgida katse plaani. Seejuures jälgitakse (tegevus kuulub regulatiivsete protsesside hulka) hoolega kogu katse käiku ning mõnikord võib osutuda vajalikuks muuta esialgset plaani. Sel juhul tuleb muudatused kindlasti üles kirjutada koos muutmise põhjendustega. Kuna katse läbiviimine on õpilastele enamasti kõige meeldivam osa uurimuslikust õppest, siis ununeb sageli katse plaan ja veelgi enam selles tehtud muutuste ülesmärkimine. Seega on vaja seda õpilastele sageli meelde tuletada. Katseandmete kogumine on õpilastele üldiselt katsetega seotud sisseharjunud tegevus. Veidi rohkem probleeme võib aga ilmneda kogutud info esitamisega sel viisil, et see oleks piisavalt ülevaatlik ja teistele arusaadav. Seetõttu on lisaks plaani järgmisele vaja hinnata ka andmete kogumist (vt Tabel 5).

Tabel 5. Katse läbiviimise oskuse hindamise skaala.

Eelnevalt vaadeldud näites kurkide saagikuse uurimisest tuleks katse läbiviimisel koostada tabel, kus on kirjas igale katseruudule omased tingimused, kahest ruudust kogutud andmed ning arvutatud keskmine biomass. Tabelis tuleb andmed reastada vastavalt kasutatud lämmastikväetise hulga suurenemisele.

Lisaks üldistele katse läbiviimise oskustele võib siinkohal hinnata ka aparatuuri kasutamise oskust. Sel juhul sõltuvad hinnatavad aspektid juba konkreetsest seadmest. Toodud näites võib hinnata kaalude kasutamise oskust – kas enne kaaluma hakkamist kaalud tasakaalustati ja kuivõrd täpselt osati lugeda skaalat.

Tulemuste analüüs ja tõlgendamine

Tulemuste analüüs võiks olla üks lihtsamaid uurimuslikke tegevusi, sest see eeldab enamasti konkreetsete matemaatiliste meetodite rakendamist. Tegelikult tehakse sel etapil andmete tõlgendamisest tulenevalt palju vigu. Uurimuslike oskuste hindamisel on leitud, et õpilased sageli küll mõistavad andmete tähtsust lahenduse leidmisel, kuid ei oska lugeda neis peituvat informatsiooni (Sandoval, 2003). Sageli tuleb uurida saadud andmetes erinevate mustrite olemasolu ning nende tähendust, kuid õpilased ei mõista seda ja on pigem arvamusel, et vastus on andmetes kirjas, mitte ei ole andmete analüüsimise tulemus (Carey & Smith, 1993; Kuhn, 1989). Õpilased võtavad kogutud andmeid analüüsides sageli arvesse vaid neid tulemusi, mis kinnitavad uuritavat hüpoteesi ning ignoreerivad neid andmeid, mis oodatust kõrvale kalduvad (Sandoval, 2003). Sama on väitnud ka Tschirgi (1980), kes leidis, et õpilased kipuvad elimineerima andmeid, mis võivad kahjustada nende peas olevat või õpikus esitatud senist teooriat. See võib olla põhjustatud õpilaste arusaamast, et kõik koolis õpitav on uurijatel põhjalikult läbi uuritud ning et kõrvalekallete esinemine neis on võimatu. Vähe esineb õpilasi, kes mõistavad, et teooriani jõutakse katsetest saadud andmete analüüsi tulemusena. Sandoval leiab, et õpilased ei oska kasutada kogutud andmetest saadud informatsiooni uuritava nähtuse põhjendamisel, samuti ei mõista nad, kuidas on kogutud andmed seotud varem püstitatud uurimisküsimusega. Andmete analüüsi ja tõlgendamist aitavad hinnata Tabelis 6 esitatud skaalad.

Tabel 6. Katsetulemuste analüüsi ja tõlgendamise oskuse hindamise skaala.

Juba kirjeldatud ning õpilastele teadaolevad teooriad on siiski alati üldistused. Reaalsuses, eriti bioloogias, on uuritavad protsessid suhteliselt varieeruvad ja nii muutub väga vajalikuks oskus leida andmetes üldistamisvõimaluse suurendamiseks anomaaliaid (vt Tabel 6). Need võivad olla tekkinud katse plaanist kõrvalekaldumisest, plaanis leiduvatest vigadest või lihtsalt protsessi varieeruvusest (mis on sageli tingitud sellest, et me ei suuda kõrvaldada kõiki neid mõjutegureid, mille mõju me parajasti uurida ei soovi). Nii tekivad anomaaliad näiteks mõõtmise ebaõnnestumise, tulemuste kirjapanekul tehtud vigade või selle tõttu, kui katse planeerimisel jäeti arvestamata mingi tähtis muutuv tegur, mis oleks pidanud katse läbiviimisel olema muutumatu.

Järelduste tegemine ja esitamine

Kuivõrd järelduse struktuur ühtib hüpoteesiga, siis saab siinkohal rakendada kõiki arendusvõimalusi ja ka hindamisskaalasid, mida on kirjeldatud seoses hüpoteesi sõnastamisega (vt Tabel 3). Tulenevalt järelduse eripärast lisandub neile aga kaks skaalat (vt Tabel 7). Nimelt peab järeldus olema kooskõlas algselt sõnastatud probleemi, uurimisküsimuse ja hüpoteesiga. Selle vastavuse kontrollimise unustavad õpilased sageli ära ja nii võib juhtuda, et algset probleemi tegelikult ei lahendatudki ja saadakse vastus hoopis mingile teisele probleemile. Sellises situatsioonis on pigem vaja ikkagi välja tuua, mida saab järeldada seosest püstitatud probleemiga, ning kõik muud leiud võivad jääda uute probleemide sõnastamise aluseks. Nende nn uute probleemide lahendamine juba kogutud andmete põhjal on riskantne tegevus, sest väga lihtsasti võidakse teha valesid järeldusi. Eksimise põhjuseks on see, et uue probleemi lahendamisel pole läbitud erinevaid uurimusliku õppe etappe, mistõttu võivad katse läbiviimisel olla arvestamata jäetud olulised protsessi mõjutavad tegurid.

Tabel 7. Järelduste sõnastamise oskuse hindamisel kasutatavad skaalad lisaks hüpoteesi sõnastamise oskuse hindamise skaaladele.

Niisiis on tähtis, et järeldused tugineksid katseandmete analüüsile ning oleksid sõnastatud vastusena varem püstitatud uurimisküsimustele. Meie näites oleks ilmselt korrektne järeldus järgmine: „Kasvupinnasesse lisatava lämmastikväetise hulga suurenemisel teatud tasemeni suureneb taimede biomassi juurdekasv ajas, kuid sellest suurema lämmastikväetise hulga kasutamine ei muuda enam kuigivõrd biomassi juurdekasvu ajas.“ Selle järelduse võrdlemisel hüpoteesiga tõdetakse, et esialgselt sõnastatud oletus ei ole päris korrektne. Samas leitakse, et järeldus sobib vastuseks uurimisküsimusele ja sellega saab lahendada identifitseeritud probleemi. Arvestades saadud tulemusi, tuleb kurgisaagi suurendamiseks kurkide kastmisveele regulaarselt lisada sobiv kogus lämmastikväetist.

Eraldi tähelepanu tuleb järelduste tegemisega seonduvalt pöörata tulemuste illustreerimisele ja selleks valitud viisi sobivuse hindamisele (vt Tabel 7). Tekstiline järeldus peab olema üheselt mõistetav ja lühidalt konkreetne, kuid enamasti on palju ilmekam koostada leitud seose illustreerimiseks sobiv joonis. Joonise koostamine võib tööprotsessina olla mõistlik ka kogutud andmete analüüsi ja tõlgendamise etapil, sest näiteks õigesti koostatud diagramm aitab korrektseid sõnalisi järeldusi teha. Artiklis vaadeldud näites oleks otstarbekas tulemuste esitamiseks koostada tulpdiagramm, mille teljed on tähistatud, varustatud sobiva skaala ja mõõtühikutega, ning kogutud andmed kanda diagrammile kasutatud lämmastikväetise hulga suurenemise järjekorras. Diagrammil peab olema korrektne allkiri ning vajaduse korral tuleb selgitada kõiki kasutatud lühendeid, värvikoode jms.

Kokkuvõte

Käesolevas artiklis kirjeldasime 23 uurimusliku oskuse arendamist ja hindamist seoses seitsme transformatiivse uurimusliku protsessiga. Kõigi nende oskuste hindamisel on võimalik esitatud skaalade rakendamise korral saada kokku 64 punkti. Seega on uurimuslike oskuste arendamine ja hindamine keeruline ja kompleksne tegevus. Loodame siiski, et väljapakutud skaalad lihtsustavad seda tööd. Mõnevõrra lihtsam on esmalt alustada väiksema hulga uurimuslike oskuste arendamisest ja sel juhul on ka arendatavate ja hinnatavate aspektide hulk märksa väiksem. Tasapisi saab vastavalt õpilaste tasemele liikuda aina keerulisema ja terviklikuma uurimusliku protsessi juurde.

Kasutatud kirjandus

Bransford, J., & Stein, B. (1984), The IDEAL problem solver, New York, Freeman.

Carey, S., & Smith, C. (1993), On understanding the nature of scientific knowledge, Educational Psychologist, 28(3), 235–251.

De Jong, T. & Njoo, M. (1992) Learning and instruction with computer simulations: learning processes involved, avaldatud: E. de Corte, M. Linn, H. Mandl, & L. Verschaffel (toim), Computer-based learning environments and problem solving, Germany, Berlin, Springer-Verlag, 411-429.

Kuhn, D. (1989), Children and adults as intuitive scientists, Psychological Review, 96(4), 674–689.

Nitko, A. J. (2001), Educational assessment of students (3. trükk), Upper Saddle River, New Jersey, Merrill.

Pedaste, M.; & Pedaste, K. (2008). Kuidas rakendada uurimuslikku õpet algklassidest põhikooli lõpuni? Kägu, 17, 3-18.

Sandoval, W. A. (2003), Conceptual and epistemic aspects of students’ scientific explanations, Journal of the Learning Sciences, 12(1), 5–51.

Tschirgi, J. E. (1980), Sensible reasoning – a hypothesis about hypotheses, Child Development, 51(1), 1–10.

Artikkel avaldatud esmakordselt õppekava veebis põhikooli loodusainete valdkonnaraamatus 2010, ISBN: 978-9949-9110-2-8