Paradoksaalsel kombel suurendab tehnoloogiliste võimaluste mitmekesistumine tööturul nõudlust loovalt mõtlevate inimeste järele. Õnneks on loovus õpitav, rääkisid Kerli Požogina (Kutsekoda) ja Aly Valvas (VOCO) Oskuste Akadeemia veebiseminaril.
OSKA avaldas 2022. aastal üldoskuste uuringu, millest selgus, et loovmõtlemine on üks kümnest üldoskusest, mida Eesti tööandjad kõige kõrgemalt hindavad. Maailma Majandusfoorumi värskelt ilmunud raport „Future of Jobs 2025“ kinnitab, et see pole vaid Eestis nii: enam kui tuhande juhtiva rahvusvahelise tööandja vaadet koondavas raportis paigutub loovmõtlemine nõutuimate oskuste järjestuses neljandale kohale.
Raportis märgitakse, et oskused, nagu analüütiline ja loov mõtlemine, vastupidavus, paindlikkus ja kohanemisvõime, aga ka tehisintellekti ja suurandmete kasutamine ning tehnoloogiline kirjaoskus, on juba täna organisatsioonide jaoks keskse tähtsusega ning nende olulisus kasvab kiiresti. Nimetatud üldoskuste ja tehnoloogiaalaste oskuste vahel on seos, millele viidatakse ka OSKA uuringus: analüütiliselt ja loovalt mõtlev inimene suudab näha, kuidas eri süsteemid koos töötavad, milliseid andmeid on võimalik ja mõistlik automaatselt koguda, kuidas neid analüüsida ja kasutada juhtimisotsustes, tootearenduses jne. Seega: inimkesksed oskused on jätkuvalt tähtsad ka kiire tehnoloogilise arengu tingimustes.
Kutsekoja oskuste süsteemi arendusjuht Kerli Požogina tõi Oskuste Akadeemia veebiseminaril OSKA ja Maailma Majandusfoorumi uuringutele tuginedes välja, et loovus on nõutud väga paljudes ametites ka väljaspool kultuuri- ja loomevaldkonna tegevusala. Oskuste ja ametite vahelisi seoseid saab analüüsida Oskuste Kompassi abil, mis hõlmab põhjalikku oskuste registrit ning praeguseks 400 ameti kirjeldust.
Oskuste Kompassis on ära kirjeldatud ka loovoskused − nendega tutvumine on abiks igaühele, kes soovib loovuse sisu paremini lahti mõtestada.
Sama mitmekihiline kui sibul
Tartu Rakendusliku Kolledži õpetaja Aly Valvas alustas oma esitlust Oskuste Akadeemias just sellest, et tõi välja erinevad loovuse definitsioonid ning lükkas ümber mõned müüdid. Näiteks vaidlustas ta seisukoha, et loovus on juhuslik ja ettearvamatu. „Pigem mitte,“ kinnitas ta. „Meile võib küll tunduda, et mõte tuli ja mõte läks ning kui me seda kinni ei püüdnud, siis ta on kadunud, aga tegelikult loovus ei ole juhuslik – see tekib probleemide lahendamise käigus.“
Samuti ei nõustunud Valvas täielikult väitega, et loovus on kaasa sündinud: osalt jah, aga loovust saab siiski arendada. Mõne inimese jaoks võib see olla lihtsam, ent loovmõtlemise taga on igal juhul töö. Eksimine ja vigade parandamine on loovuse kasvatamisel sama olulised kui mistahes õppimise puhul.
Aly Valvase sõnul on loovus nagu sibul, millel on palju kihte: uudishimu, tähelepanu, avatus, kujutlusvõime, riskijulgus, püsivus, visadus, eneseteostus, kastist välja mõtlemine jne.
Et loovus areneks, on vaja tähelepanu pöörata nii divergentsele kui ka konvergentsele mõtlemisele. Divergentne mõtlemine on hargnev mõtlemine, orienteeritud uutele ideedele ja ebatavalistele lahendustele, see on probleemile rohkem kui ühe lahenduse otsimine. Konvergentne mõtlemine on koondav mõtlemine, probleemile konkreetse lahenduse pakkumine. Mõlemaid mõtlemise komponente sisaldab nn topeltteemandi mudel, mida kasutavad näiteks disainerid ning mida kasutab ka Aly Valvas õpilastega häkatone läbi viies.
Häkaton aitab oskusi arendada
Valvase hinnangul on häkaton suurepärane vahend õpilaste üldoskuste arendamiseks ning ta avas meetodit veebiseminaril põhjalikumalt.
Häkatoni eesmärk on eelkõige meeskonnatööoskuse, loovuse, probleemilahendusoskuse ning koostööoskuse suurendamine.
Olemuselt on häkaton intensiivne meeskonnaüritus, mille lõpuks valmib mingi konkreetne lahendus. Näiteks Valvas on oma õpilastega viimasel ajal loonud õppemänge: mäng peab aitama kaasa mingis õppeaines, nt geograafias, kirjanduses ja keemias oodatavate õpiväljundite omandamisele. Luua saab arvutimänge, lauamänge jne.
Häkaton toimub kahel päeval, päevade vahele jääb üks nädal. Esimesel päeval on põhirõhk avastamisel: ideedel lastakse lennata, kogutakse mitmesugust infot, tehakse taustauuringuid (nt loetakse riiklikku õppekava, et aru saada, millised on oodatavad õpitulemused). Meeskondadel on tarvis jõuda selge arusaamani, millist probleemi lahendama asutakse. „Kui see selgeks saab, siis muu loksub paika. Kui lahendatav probleem ei ole selge, siis jääb töö pinnapealseks,“ sõnas Valvas.
Järgneb kirjeldamise faas, mis nõuab mõtete koondamist, kokkuvõtete tegemist. Meeskonnad peavad sõnastama selle, kuidas loodav õppemäng probleemi lahendada (õppeaines teemat omandada) aitab.
Hea harjutus on pressiteate koostamine: õpilased kujutavad ette, et mäng on valmis ja nad peavad hakkama seda müüma. Pressiteate koostamine võimaldab meeskonnal keskenduda soovitud tulemusele ja viia kõik osalejad samale „lehele“.
Pressiteadet koostades tuleb õpilastel vastata järgmistele küsimustele
Kuidas mängu nimetatakse?
Mis sellel (kujuteldaval) päeval konkreetselt juhtub?
Kellele mäng on mõeldud?
Millist probleemi lahendad?
Miks selle mängu tegid?
Mis kasu mängija saab?
Mis teeb selle mängu erakordseks?
Kuidas kirjeldaks õpilane mängust saadavat kogemust?
Kui mängu võtmeelemendid on paigas, asutakse arendama. Siin on oluline tööjaotus – õpilased täidavad erinevaid ülesandeid. Tarvis on otsustada mängu struktuur, kavandada reeglid, koostada tehnilised nõuanded jne. Esmalt valmib prototüüp, järgneb testimine, vigade parandamine, ümbertegemine, kuni jõutakse valmis tooteni.
Teise häkatonipäeva lõpus toimub tooteesitlus ja eneserefleksioon: mis õnnestus, mis mitte, mida õpiti.
Valvase sõnul õpilastele häkatonid ja ka õpimängude loomine väga meeldivad. Õpilastel tekib hasart ning nad teevad projektiga nädala jooksul usinalt tööd, minnes õppeainesse süvitsi sisse, et luua võimalikult hea mäng. Häkatoni mõju on Valvase kogemusel pikaajaline: õpilased on rohkem valmis uusi ideid genereerima ja realiseerima ka edaspidi.
Vaata siit Aly Valvase juhendatud häkatonil loodud keemia õppemängu.
Loe lisaks:
Vaata järele: loovus kui supervõime
Loov inimene on tõhusam töötaja kui generatiivne tehisintellekt